Ass.-Prof. Dr. Amirreza Mahbod nahm am MICCAI-Wettbewerb 2021 zur Segmentierung von Fußgeschwüren teil und erreichte den ersten Platz bei der automatischen Segmentierung von Läsionen in klinischen Bildern. Ass.-Prof. Dr. Mahbods Arbeit konzentriert sich auf die Automatisierung der Segmentierung von Läsionen aus klinischen Bildern - ein kritischer Schritt in der Wundversorgung, der traditionell viel Zeit und Fachwissen erfordert. Seine Methode basiert hauptsächlich auf Ensemble-Encoder-Decoder-Modellen, insbesondere auf U-Net- und LinkNet-Architekturen, die mit vortrainierten neuronalen Faltungsnetzen erweitert wurden. Der Artikel "FUSeg: The Foot Ulcer Segmentation Challenge", der die Daten des Wettbewerbs und die Beschreibung der bestplatzierten Ansätze zusammenfasst, wurde vor kurzem in der Zeitschrift Information veröffentlicht, bei der Ass.-Prof. Dr. Mahbod als erster Mitautor fungierte. Weitere Einzelheiten sind in der entsprechenden Studie zu finden.
