Ziel dieses Projekts ist es, Softwarelösungen mit Deep-Learning-Technologie zu erforschen, um eine automatische, schnelle und zuverlässige Erkennung von Anomalien (wie Krebs) in medizinischen Bildern zu erreichen. Der Hauptvorteil dieser Innovation ist die Entwicklung eines generischen Algorithmus zur Erkennung von Mustern in Bildern, unabhängig von der Art des Bildes (CT, MR usw.) oder der Art der Anomalien. Dies ermöglicht es, das gleiche Softwaresystem zu verwenden, um eine Vielzahl verschiedener klinischer Probleme zu lösen. Ziel ist es nicht nur, gesunde Personen schnell zu identifizieren, sondern auch Anomalien zu erkennen, die nicht direkt mit der klinischen Frage zusammenhängen (unfallbedingte Befunde). Durch die automatische Identifizierung aller Anomalien in den Bildern wird etwas Wesentliches vermieden.