Rak piersi pozostaje najczęściej diagnozowanym nowotworem wśród kobiet. Wczesne wykrycie znacznie zmniejsza śmiertelność, jednak tradycyjna mammografia rentgenowska ma ograniczoną czułość u kobiet z gęstą tkanką piersi. Rezonans magnetyczny piersi stanowi bardziej czułą alternatywę dla tych kobiet, ale stwarza nowe wyzwania w zakresie analizy obrazów.
W niniejszej prezentacji przedstawię, w jaki sposób sieci neuronowe mogą usprawnić analizę rezonansu magentycznego piersi w oparciu o wyniki moich poprzednich prac w Szpitalu Uniwersyteckim w Erlangen, obejmujące obszary, takie jak klasyfikacja artefaktów, segmentacja tkanek i zmian oraz generowanie obrazów syntetycznych. Ponadto przedstawię również bieżące i przyszłe projekty — VirtuDRel i GENIE-MRI — które będą realizowane w IPI PAN.
