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Thema4752

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Kombination von Business Automation und Machine Learning zur Automatisierung von Entscheidungsprozessen in der Hautkrebsdiagnostik




Informationen zur Arbeit

Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master
Betreuer: Marius Take
Forschungsgruppe: Betriebliche Informationssysteme

Archivierungsnummer: 4752
Abschlussarbeitsstatus: Offen
Beginn: 01. April 2021
Abgabe: unbekannt

Weitere Informationen

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Thema, welches aktuell eine hohe Aufmerksamkeit genießt und Verfahren zum ML adressieren eine Vielzahl an Anwendungsdomänen. Somit ist auch die Betrachtung von ML-Verfahren in Geschäftsprozessen von großem Interesse. Im Projekt Intelligente Diagnostik werden mit Hilfe von neuronalen Netzen beispielsweise Bilder von Hautläsionen automatisiert in gutartige Muttermale und bösartige Melanome unterteilt. Die Hautkrebsdiagnostik besteht jedoch nicht nur aus einem einzelnen Prozess-Schritt. Zu der Betrachtung einer einfachen Aufnahme werden Informationen von Patienten (wie z.B. das Alter) oder Veränderungen der Hautläsion zur Entscheidung hinzugezogen. Im Rahmen der Abschlussarbeit soll ein solcher Prozess modelliert und ins Besondere Integrationsmöglichkeiten von Neuronalen Netzen in diesem untersucht werden.


Bei Interesse und Fragen gerne bei Marius Take (take∂fzi de oder 0721 9654-651) melden.