@phdthesis{SouzaJr, author = {Souza Jr., Luis Antonio de}, title = {Computer-assisted diagnosis of Barrett's esophagus using machine learning techniques}, publisher = {Universidade Federal de S{\~a}o Carlos}, pages = {262}, abstract = {Esophageal adenocarcinoma is an illness that is usually hard to detect at the early stages in the presence of Barrett's esohagus. The development of automatic evaluation systems of such illness may be very useful, thus assisting the experts in the neoplastic region detection. With the strong growth of machine learning techniques aiming to improve the effectivess of medical diagnosis, the use of such approaches characterizes a strong scenario to be explored for the early diagnosis of esophageal adenocarcinoma. Barrett's esophagus as a predecessor of adenocarcinoma can be explained by some risk factors, such as obesity, smoking, and late medical diagnosis. This project proposes the development of new computer vision and machine learning techniques to assist the automatic diagnosis of the esophageal adenocarcinioma based on the evaluation of two kind of features: (i) handcrafted features, calculated by means of human knowledge using some image processing technique and; (ii) deeply-learnable features, calculated exclusively based on deep learning techniques. From the extensive application of global and local protocols for the models proposed in this work, the description of cancer-affected images and Barrett's esophagus-affected samples were generalized and deeply evaluated using, for example, classifiers such as Support Vector Machines, ResNet-50 and the combination of descriptions by handcrafted and deeply-learnable features. Also, the behavior of the automatic definition of key-points within the evaluated techniques was observed, something of a paramount importance nowadays to guarantee transparency and reliability in the decisions made by computational techniques. Thus, this project contributes to both the computational and medical fields, introducing new classifiers, approaches and interpretation of the class generalization process, in addition to proposing fast and precise manners to define cancer, delivering important and novel results concerning the accurate identification of cancer in samples affected by Barrett's esophagus, showing values around 95\% of correct identification rates and arranged in a collection of scientific works developed by the author during the research period and submitted/published to date.}, language = {en} } @article{EnglHerrmann, author = {Engl, Fabian and Herrmann, Frank}, title = {A Machine Learning based Approach on Employee Attrition Prediction with an Emphasize on predicting Leaving Reasons}, series = {Anwendungen und Konzepte der Wirtschaftsinformatik}, journal = {Anwendungen und Konzepte der Wirtschaftsinformatik}, number = {18}, publisher = {AKWI}, issn = {2296-4592}, doi = {10.26034/lu.akwi.2023.4488}, pages = {30 -- 40}, abstract = {Using Vitesco Technologies as an example, this article examines whether machine learning models are suitable for detecting employee attrition at an early stage, with the aim of uncovering underlying reasons for leaving. Nine different machine learning algorithms were examined: K-nearest-neighbors, Naive Bayes, logistic regression, a support vector machine, a neural network, a random forest, adaptive boosting, and two gradient boosting models. A three-way-holdout validation method was implemented to assess the quality of the results and measure both the f-score and the degree of model generalization. Initially, it was found that tree-based methods are best suited for classifying employees. A multiclass classification approach showed that under certain conditions it is even possible to predict the underlying leaving reasons.}, language = {en} } @inproceedings{HoengEder, author = {H{\"o}ng, Simon and Eder, Friedrich}, title = {Methode zur Generierung multimodalersynthetischer Daten aus parametrischen BIM-Modellen zur Nutzung in KI-Systemen}, series = {Tagungsband 34. Forum Bauinformatik, 06. - 08.09.2023, Bochum}, booktitle = {Tagungsband 34. Forum Bauinformatik, 06. - 08.09.2023, Bochum}, doi = {10.13154/294-10130}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:294-101306}, pages = {398 -- 405}, abstract = {F{\"u}r die erfolgreiche Implementierung von KI-Systemen ist eine große Menge an relevanten (und gelabelten) Trainingsdaten n{\"o}tig. Die Datenqualit{\"a}t, Format, Struktur und nicht zuletzt urheberrechtliche Belange schr{\"a}nken die unmittelbare Nutzung vorhandener Daten ein und hindern die gewinnbringende Nutzung dieser Technologien in der Praxis. In diesem Beitrag wird ein Ansatz vorgestellt, der auf Basis einer parametrischen bzw. regelbasierten Erstellung von BIM-Modellen synthetische, gelabelte Trainingsdaten f{\"u}r die nachgelagerte Nutzung in diversen KI-Workflows generiert. Die Modelle werden mithilfe einer C\#-Anwendung {\"u}ber die API von Autodesk Revit erzeugt und k{\"o}nnen durch automatisiertes Postprocessing mittels Python zu annotierten Daten in g{\"a}ngigen Austauschformaten aufbereitet werden. Die synthetischen Bauwerksmodelle erm{\"o}glichen die Ableitung multimodaler Trainings-Datens{\"a}tze. Das heißt, sie k{\"o}nnen in unterschiedlichen Dateiformaten vorgehalten werden. Dadurch lassen sich Datens{\"a}tze erzeugen, die auf den jeweiligen Anwendungsfall zugeschnitten sind (z. B.: Rastergrafiken, Punktwolken, CAD- oder BIM-Formate). Die Daten lassen sich somit in entsprechende KI-Systeme integrieren. Dieser L{\"o}sungsansatz wird am Anwendungsbeispiel einer KI-gest{\"u}tzten Objektklassifizierung in 2D-Pl{\"a}nen auf Basis synthetischer Datens{\"a}tze im COCO-Format durchgef{\"u}hrt. Die k{\"u}nstlich erzeugten Plandaten in Anlehnung an Positionspl{\"a}ne von rasterf{\"o}rmig aufgebauten Skelettbauwerken konnten erfolgreich einem KI-System als Trainingsdaten zugef{\"u}hrt werden. Damit wird die nahtlose Verkettung der einzelnen Prozessschritte (Modellierung, Annotation, Integration) validiert. Die Ergebnisse werden abschließend evaluiert und Optimierungsans{\"a}tze diskutiert.}, language = {de} } @misc{Hoeng, type = {Master Thesis}, author = {H{\"o}ng, Simon}, title = {Entwicklung eines digitalen Werkzeugs zur automatisierten Remodellierung von Bauwerken auf Grundlage von Bestandspl{\"a}nen: Erzeugung von synthetischen Daten f{\"u}r KI-L{\"o}sungen}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-65218}, school = {Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg}, pages = {93}, abstract = {In Anbetracht der hohen Zahl an zu ert{\"u}chtigenden Bauwerken in Deutschland bei gleichzeitig zunehmendem Fachkr{\"a}ftemangel in der Baubranche ist es wichtig, effiziente Planungs- und Bauprozesse zu schaffen. Digitale und automatisierte Arbeitsmethoden auf Basis von digitalen Bauwerksmodellen beginnen sich daher zu etablieren. F{\"u}r viele Bestandsbauwerke werden diese Methoden aber nur z{\"o}gerlich angewendet, da das als Grundlage ben{\"o}tigte digitale Bauwerksmodell erst aufwendig erstellt werden m{\"u}sste. Moderne Techniken der k{\"u}nstlichen Intelligenz (KI) wie Machine- oder Deep Learning bewegen im Moment viele Forschungs- und Wirtschaftsbereiche. Ihr Einsatz kann auch in der Bauwirtschaft L{\"o}sungen f{\"u}r komplexe oder repetitive Aufgaben bieten. In dieser Arbeit wird ein Tool konzipiert und evaluiert, welches in der Lage ist, mithilfe von KI-Techniken aus Bestandspl{\"a}nen dreidimensionale (3D) Bauwerksmodelle zu rekonstruieren. Bei der Konzeptionierung hat sich eine der großen Herausforderung beim Einsatz von Machine Learning herauskristallisiert. Um KI-Systeme {\"u}berwacht trainieren zu k{\"o}nnen, werden sog. gelabelte Trainingsdaten ben{\"o}tigt. In diesem konkreten Fall Positionspl{\"a}ne, bei denen in einer maschinenlesbaren Form hinterlegt ist, welche Art von Bauteilen an welcher Stelle des Planes dargestellt sind. Damit kann eine KI lernen, selbstst{\"a}ndig unbekannte Pl{\"a}ne zu analysieren und darin Bauteile zu klassifizieren. Diese Daten k{\"o}nnen entweder unter großem Aufwand manuell erstellt werden oder man greift auf synthetische Daten zur{\"u}ck. Synthetische Daten sind k{\"u}nstlich erschaffene Daten, die von ihrer Struktur und ihren Eigenschaften her echte Daten imitieren. Da dabei der Erzeugungsprozess gesteuert wird, lassen sich die ben{\"o}tigten Labels gleichzeitig miterzeugen. Auf diese Weise entsteht sog. Ground Truth Data, also Daten, bei denen man sich sicher sein kann, dass sie korrekt gelabelt sind. F{\"u}r diese Arbeit wurde eine Datenpipeline umgesetzt, die in der Lage ist, synthetische Daten speziell f{\"u}r die Zwecke der Baubranche zu generieren. Mithilfe des Applications Programming Interface von Autodesk Revit wurde eine C\#-Anwendung programmiert, die zufallsgesteuert Modelle erzeugt und anhand dieser Modelle realistische Pl{\"a}ne ableitet. Parallel dazu werden mithilfe der im Modell hinterlegten Bauteilinformationen die f{\"u}r die KI ben{\"o}tigten gelabelten Daten erzeugt. Erste Testl{\"a}ufe mit dem Objekterkennungsframework YOLOv5 waren vielversprechend. Der gew{\"a}hlte Ansatz hat sich somit als flexibel und skalierbar erwiesen, um damit KI-Systeme f{\"u}r bauspezifische Aufgaben - wie die Bauteilerkennung auf Pl{\"a}nen - zu trainieren.}, language = {de} } @misc{OPUS4-6079, title = {Bildverarbeitung f{\"u}r die Medizin 2023}, editor = {Deserno, Thomas M. and Handels, Heinz and Maier, Andreas and Maier-Hein, Klaus H. and Palm, Christoph and Tolxdorff, Thomas}, publisher = {Springer Vieweg}, address = {Wiesbaden}, isbn = {978-3-658-41656-0}, issn = {1431-472X}, doi = {10.1007/978-3-658-41657-7}, pages = {317}, abstract = {Seit mehr als 25 Jahren ist der Workshop "Bildverarbeitung f{\"u}r die Medizin" als erfolgreiche Veranstaltung etabliert. Ziel ist auch 2023 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespr{\"a}che zwischen Wissenschaftlern, Industrie und Anwendern. Die Beitr{\"a}ge dieses Bandes - viele davon in englischer Sprache - umfassen alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere die Bildgebung und -akquisition, Segmentierung und Analyse, Visualisierung und Animation, computerunterst{\"u}tzte Diagnose sowie bildgest{\"u}tzte Therapieplanung und Therapie. Hierbei kommen Methoden des maschinelles Lernens, der biomechanischen Modellierung sowie der Validierung und Qualit{\"a}tssicherung zum Einsatz.}, subject = {Bildverarbeitung}, language = {de} } @misc{Grossmann, type = {Master Thesis}, author = {Großmann, Christoph}, title = {Extending SQL for Machine Learning}, address = {Regensburg}, doi = {10.35096/othr/pub-6059}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-60595}, school = {Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg}, pages = {92}, abstract = {As machine learning becomes ever more popular, the question of how to enable it on ever more platforms becomes more important. This thesis explores the extension of SQL and extension databases for machine learning. For this purpose, a framework for extending the Exasol database for machine learning is created. This framework uses the existing support for scripting languages and the in-database file system of the Exasol database to integrate existing machine-learning libraries into SQL. Currently, only Scikit-Learn was integrated. The focuses of our framework are simplicity, usability, smooth integration in SQL, and expressive power, while runtime efficiency and speed are only secondary focuses. Further benefits of the framework are reduction of communication overhead, increased data security, simplification of data synchronization, and the usage of core database strengths. Compared to other in-database machine learning approaches, Apache MADlib and Oracle Machine Learning, our framework most likely has inferior speed and efficiency, while having the advantage of using well-integrated and tested libraries. This thesis also provides an overview of related work on extending SQL and databases for machine learning. Furthermore, future directions for our framework are discussed. The created framework is freely available at https://github.com/christoph-grossmann/Exasol_DB_ML_Framework.}, subject = {Maschinelles Lernen}, language = {en} } @article{WeinDecoTomeetal., author = {Wein, Simon and Deco, Gustavo and Tom{\´e}, Ana Maria and Goldhacker, Markus and Malloni, Wilhelm M. and Greenlee, Mark W. and Lang, Elmar Wolfgang}, title = {Brain Connectivity Studies on Structure-Function Relationships: A Short Survey with an Emphasis on Machine Learning}, series = {Computational intelligence and neuroscience}, journal = {Computational intelligence and neuroscience}, publisher = {Hindawi}, doi = {10.1155/2021/5573740}, pages = {1 -- 31}, abstract = {This short survey reviews the recent literature on the relationship between the brain structure and its functional dynamics. Imaging techniques such as diffusion tensor imaging (DTI) make it possible to reconstruct axonal fiber tracks and describe the structural connectivity (SC) between brain regions. By measuring fluctuations in neuronal activity, functional magnetic resonance imaging (fMRI) provides insights into the dynamics within this structural network. One key for a better understanding of brain mechanisms is to investigate how these fast dynamics emerge on a relatively stable structural backbone. So far, computational simulations and methods from graph theory have been mainly used for modeling this relationship. Machine learning techniques have already been established in neuroimaging for identifying functionally independent brain networks and classifying pathological brain states. This survey focuses on methods from machine learning, which contribute to our understanding of functional interactions between brain regions and their relation to the underlying anatomical substrate.}, language = {en} } @inproceedings{VoglWeberGrafetal., author = {Vogl, Peter and Weber, Sergei and Graf, Julian and Neubauer, Katrin and Hackenberg, Rudolf}, title = {Design and Implementation of an Intelligent and Model-based Intrusion Detection System for Iot Networks}, series = {Cloud Computing 2022: The Thirteenth International Conference on Cloud Computing, GRIDs, and Virtualization, Special Track FAST-CSP, Barcelona, Spain, 24.-28.04.2022}, booktitle = {Cloud Computing 2022: The Thirteenth International Conference on Cloud Computing, GRIDs, and Virtualization, Special Track FAST-CSP, Barcelona, Spain, 24.-28.04.2022}, publisher = {IARIA}, address = {[Wilmington, DE, USA]}, isbn = {978-1-61208-948-5}, pages = {7 -- 12}, abstract = {The ongoing digitization and digitalization entails the increasing risk of privacy breaches through cyber attacks. Internet of Things (IoT) environments often contain devices monitoring sensitive data such as vital signs, movement or surveil-lance data. Unfortunately, many of these devices provide limited security features. The purpose of this paper is to investigate how artificial intelligence and static analysis can be implemented in practice-oriented intelligent Intrusion Detection Systems to monitor IoT networks. In addition, the question of how static and dynamic methods can be developed and combined to improve net-work attack detection is discussed. The implementation concept is based on a layer-based architecture with a modular deployment of classical security analysis and modern artificial intelligent methods. To extract important features from the IoT network data a time-based approach has been developed. Combined with network metadata these features enhance the performance of the artificial intelligence driven anomaly detection and attack classification. The paper demonstrates that artificial intelligence and static analysis methods can be combined in an intelligent Intrusion Detection System to improve the security of IoT environments.}, language = {en} } @inproceedings{BaumannMeyerSickendiek, author = {Baumann, Timo and Meyer-Sickendiek, Burkhard}, title = {Deep Learning meets Post-modern Poetry}, series = {TwinTalks 2020: Understanding and Facilitating Collaboration in Digital Humanities 2020, proceedings of the Twin Talks 2 and 3 workshops at DHN 2020 and DH 2020, Ottawa Canada and Riga Latvia, July 23 and October 20, 2020}, booktitle = {TwinTalks 2020: Understanding and Facilitating Collaboration in Digital Humanities 2020, proceedings of the Twin Talks 2 and 3 workshops at DHN 2020 and DH 2020, Ottawa Canada and Riga Latvia, July 23 and October 20, 2020}, editor = {Krauwer, Steven and Fišer, Darja}, publisher = {RWTH Aachen}, issn = {1613-0073}, pages = {30 -- 36}, abstract = {We summarize our project Rhythmicalizer in which we analyze a corpus of post-modern poetry in a combination of qualitative hermeneutical and computational methods, as we have run the project over the course of the past three years (and preparing it for some time before that). Interdisciplinary work is always challenging and we here focus on some of the highlights of our collaboration.}, language = {en} } @misc{OPUS4-3378, title = {Bildverarbeitung f{\"u}r die Medizin 2022}, series = {Informatik aktuell}, journal = {Informatik aktuell}, editor = {Maier-Hein, Klaus H. and Deserno, Thomas M. and Handels, Heinz and Maier, Andreas and Palm, Christoph and Tolxdorff, Thomas}, publisher = {Springer Vieweg}, address = {Wiesbaden}, isbn = {978-3-658-36932-3}, doi = {10.1007/978-3-658-36932-3}, pages = {356}, abstract = {Die Tagung Bildverarbeitung f{\"u}r die Medizin (BVM) wird seit weit mehr als 20 Jahren an wechselnden Orten Deutschlands veranstaltet. Inhaltlich fokussiert sich die BVM dabei auf die computergest{\"u}tzte Analyse medizinischer Bilddaten mit vielf{\"a}ltigen Anwendungsgebieten, z.B. im Bereich der Bildgebung, der Diagnostik, der Operationsplanung, der computerunterst{\"u}tzten Intervention und der Visualisierung. In dieser Zeit hat es bemerkenswerte methodische Weiterentwicklungen und Umbr{\"u}che gegeben, wie zum Beispiel im Bereich des maschinellen Lernens, an denen die BVM-Community intensiv mitgearbeitet hat. In der Folge dominieren inzwischen Arbeiten im Zusammenhang mit Deep Learning die BVM. Auch diese Entwicklungen haben dazu beigetragen, dass die Medizinische Bildverarbeitung an der Schnittstelle zwischen Informatik und Medizin als eine der Schl{\"u}sseltechnologien zur Digitalisierung des Gesundheitswesens etabliert ist. Zentraler Aspekt der BVM ist neben der Darstellung aktueller Forschungsergebnisse schwerpunktm{\"a}ßig aus der vielf{\"a}ltigen deutschlandweiten BVM-Community insbesondere die F{\"o}rderung des wissenschaftlichen Nachwuchses. Die Tagung dient vor allem Doktorand*innen und Postdoktorand*innen, aber auch Studierenden mit hervorragenden Bachelor- und Masterarbeiten als Plattform, um ihre Arbeiten zu pr{\"a}sentieren, dabei in den fachlichen Diskurs mit der Community zu treten und Netzwerke mit Fachkolleg*innen zu kn{\"u}pfen. Trotz der vielen Tagungen und Kongresse, die auch f{\"u}r die Medizinische Bildverarbeitung relevant sind, hat die BVM deshalb nichts von ihrer Bedeutung und Anziehungskraft eingeb{\"u}ßt. Inhaltlich kann auch bei der BVM 2022 wieder ein attraktives und hochklassiges Programm geboten werden. Es wurden aus 88 Einreichungen {\"u}ber ein anonymisiertes Reviewing-Verfahren mit jeweils drei Reviews 24 Vortr{\"a}ge, 33 Posterbeitr{\"a}ge und eine Softwaredemonstration angenommen. Da aufgrund der strengen Covid Hygiene- und Abstandsregeln leider nur sehr wenige klassische Posterbeitr{\"a}ge zugelassen wurden, wird dieses Jahr erstmalig ein neues Format umgesetzt. Hierf{\"u}r wurden 13 weitere Beitr{\"a}ge als e-Poster angenommen. Die besten Arbeiten werden auch in diesem Jahr mit Preisen ausgezeichnet. Die Webseite des Workshops findet sich unter https://www.bvm-workshop.org. Das Programm wird durch drei eingeladene Vortr{\"a}ge erg{\"a}nzt: - Prof. Dr. Ullrich K{\"o}the, Visual Learning Lab, Universit{\"a}t Heidelberg - Prof. Mihaela van der Schaar, University of Cambridge, UK - Prof. Dr. Stefanie Speidel, Translational Surgical Oncology, NCT Dresden Des Weiteren werden im Vorfeld der BVM drei Tutorials angeboten: - Known Operator Learning and Hybrid Machine Learning in Medical Imaging: The Past, the Present and the Future (FAU Erlangen-N{\"u}rnberg) - Advanced Deep Learning (DKFZ Heidelberg) - Hands-On Medical Image Registration (Universit{\"a}t zu L{\"u}beck) An dieser Stelle m{\"o}chten wir allen, die bei den umfangreichen Vorbereitungen zum Gelingen des Workshops beigetragen haben, unseren herzlichen Dank f{\"u}r ihr Engagement aussprechen: den Referent*innen der Gastvortr{\"a}ge, den Autor*innen der Beitr{\"a}ge, den Referent*innen der Tutorien, den Industrierepr{\"a}sentant*innen, dem Programmkomitee, den Fachgesellschaften, den Mitgliedern des BVM-Organisationsteams und allen Mitarbeitenden der Abteilung Medical Image Computing des Deutschen Krebsforschungszentrums. Wir w{\"u}nschen allen Teilnehmer*innen des Workshops BVM 2022 spannende neue Kontakte und inspirierende Eindr{\"u}cke aus der Welt der medizinischen Bildverarbeitung.}, language = {de} } @inproceedings{MendelSouzaJrRauberetal., author = {Mendel, Robert and Souza Jr., Luis Antonio de and Rauber, David and Papa, Jo{\~a}o Paulo and Palm, Christoph}, title = {Semi-supervised Segmentation Based on Error-Correcting Supervision}, series = {Computer vision - ECCV 2020: 16th European conference, Glasgow, UK, August 23-28, 2020, Proceedings, Part XXIX}, booktitle = {Computer vision - ECCV 2020: 16th European conference, Glasgow, UK, August 23-28, 2020, Proceedings, Part XXIX}, publisher = {Springer}, address = {Cham}, isbn = {978-3-030-58525-9}, doi = {10.1007/978-3-030-58526-6_9}, pages = {141 -- 157}, abstract = {Pixel-level classification is an essential part of computer vision. For learning from labeled data, many powerful deep learning models have been developed recently. In this work, we augment such supervised segmentation models by allowing them to learn from unlabeled data. Our semi-supervised approach, termed Error-Correcting Supervision, leverages a collaborative strategy. Apart from the supervised training on the labeled data, the segmentation network is judged by an additional network. The secondary correction network learns on the labeled data to optimally spot correct predictions, as well as to amend incorrect ones. As auxiliary regularization term, the corrector directly influences the supervised training of the segmentation network. On unlabeled data, the output of the correction network is essential to create a proxy for the unknown truth. The corrector's output is combined with the segmentation network's prediction to form the new target. We propose a loss function that incorporates both the pseudo-labels as well as the predictive certainty of the correction network. Our approach can easily be added to supervised segmentation models. We show consistent improvements over a supervised baseline on experiments on both the Pascal VOC 2012 and the Cityscapes datasets with varying amounts of labeled data.}, subject = {Semi-Supervised Learning}, language = {en} } @inproceedings{MiddelPalmErdt, author = {Middel, Luise and Palm, Christoph and Erdt, Marius}, title = {Synthesis of Medical Images Using GANs}, series = {Uncertainty for safe utilization of machine learning in medical imaging and clinical image-based procedures. First International Workshop, UNSURE 2019, and 8th International Workshop, CLIP 2019, held in conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019}, booktitle = {Uncertainty for safe utilization of machine learning in medical imaging and clinical image-based procedures. First International Workshop, UNSURE 2019, and 8th International Workshop, CLIP 2019, held in conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019}, publisher = {Springer Nature}, address = {Cham}, isbn = {978-3-030-32688-3}, issn = {0302-9743}, doi = {10.1007/978-3-030-32689-0_13}, pages = {125 -- 134}, abstract = {The success of artificial intelligence in medicine is based on the need for large amounts of high quality training data. Sharing of medical image data, however, is often restricted by laws such as doctor-patient confidentiality. Although there are publicly available medical datasets, their quality and quantity are often low. Moreover, datasets are often imbalanced and only represent a fraction of the images generated in hospitals or clinics and can thus usually only be used as training data for specific problems. The introduction of generative adversarial networks (GANs) provides a mean to generate artificial images by training two convolutional networks. This paper proposes a method which uses GANs trained on medical images in order to generate a large number of artificial images that could be used to train other artificial intelligence algorithms. This work is a first step towards alleviating data privacy concerns and being able to publicly share data that still contains a substantial amount of the information in the original private data. The method has been evaluated on several public datasets and quantitative and qualitative tests showing promising results.}, subject = {Neuronale Netze}, language = {en} }