ANNOTATION


Professionelle Datenannotation mit eigenen Experten und eigener Software – wenn es auf Qualität ankommt!

Annotation von Daten

Die Annotation (Labeling) von Zielstrukturen ist der Schlüssel zum Erfolg für die Leistung eines KI-Modells, wobei der größte Teil der Arbeit in der Datenerfassung und -aufbereitung besteht. Die Qualität der Annotation bestimmt maßgeblich die Qualität des KI-Modells.

Wir bieten nicht nur qualitativ hochwertige Annotationen an, sondern helfen auch bei der Planung von KI-Projekten sowie bei der Sammlung und Aufbereitung der Daten.

Daten können auf unterschiedliche Weise annotiert werden:

Beschriftung ganzer Bilder, zum Beispiel mit einer oder mehreren Bildinhaltsklassen.

Annotation mit Region of Interest (ROI) für räumliche Lokalisierungsaufgaben und Klassifizierung.

Semantische Annotation von Bildinhalten, wobei jedem Pixel eine oder mehrere Klassen zugewiesen werden.

Unsere Annotations-Dienstleistungen

Wir bieten professionelle Dienstleistungen im Bereich der Datenannotation, die als wesentliche Grundlage für das Training von KI-Modellen für verschiedene Anwendungen dienen können. Nach unserer Erfahrung kann dies bis zu zwei Drittel des Projektaufwands ausmachen.

Unser Team von Annotationsexperten ist bereit, Sie von dieser zeitaufwändigen Annotationsarbeit zu entlasten.

Anwendungen

 

  • Entwicklung von Medizinprodukten
  • Klinische, präklinische und industrielle Forschung
  • Klinische Versuche
  • Qualitätskontrolle

Lösungen

 

  • Eigene Software und Arbeitsabläufe für qualitativ hochwertige Annotationen
  • Geschultes Annotations-Team
  • Annotation großer und komplexer Datensätze
  • Erfüllung rechtlicher Anforderungen

Vorteile

 

  • Leistungsstarke eigene Annotationssoftware
  • Nahtlose Integration der Entwicklung
  • Qualitätsprozess mit Einbindung von externen medizinischen Experten
  • Enge Zusammenarbeit mit dem Kunden während des Annotationsprozesses
  • Kontrolle und Verfolgung des Projektstatus
  • Behalten Sie die volle Kontrolle über Ihre Daten

Auch Forscher in klinischen und präklinischen Gesundheitsinstituten können von unseren Datenannotationsdiensten profitieren. Kontaktieren Sie uns für weitere Informationen.


Kontakt

Kompetenzen

Aufgrund erfolgreich abgeschlossener Projekte verfügen wir über Erfahrungen in den folgenden Bereichen:

  • Skelett- und Knochenannotation in Röntgenaufnahmen und CT
  • Annotation von Dental-Röntgenbildern (z. B. Zähne, Nervenkanal, Gesichtsknochen)
  • Beschriftung von Weichteilen und Organen (z. B. Leber, Prostata) in CT und MRT
  • Annotation von Hirngewebe in der MRT
  • Annotation von Gefäßen und Herzen in der kontrastreichen CT
  • Beschriftung von Markern (Fiducials) in Röntgenaufnahmen und CT
  • Beschriftung von Implantaten und Werkzeugen
  • Krebsartige Läsionen in multimodalen Bildern (z. B. HCC-Tumore)

 

Im Allgemeinen geht es nicht nur um die Datenannotation. Man muss immer auch die spätere Anwendung und das zu erstellende KI-Modell im Auge behalten. Deshalb arbeiten wir von Anfang an mit interdisziplinären Teams aus Datenexperten und Medizinern zusammen.

Datenexperten


Um das bestmögliche Ergebnis aus den Daten der Kunden zu generieren, stellt Chimaera erfahrene Dataexperten zur Verfügung. Sie unterstützen bei der Auswahl und Aufbereitung von Datensätzen und helfen bei der Definition der notwendigen Qualitätsrichtlinien für die Annotationen.

Medizinische und zahnmedizinische Experten


Bei medizinischen Themen können unsere Kunden die Annotation an unser geschultes Team von Medizin- und Zahnmedizinstudenten auslagern. Selbst zeitaufwändige Aufgaben können so schnell und professionell erledigt werden.

Service-Workflow

Da die Leistung von KI-Modellen stark von der Datenannotation abhängt, ist eine sorgfältige Qualitätskontrolle unerlässlich, insbesondere bei klinischen Anwendungen.

Mit unserem gut durchdachten Qualitäts-Workflow sind unsere Kunden vollständig in den Annotationsprozess eingebunden und können auf Wunsch ihre eigenen Experten in das Projekt einbeziehen.

Referenz-Annotationen

Die Erstellung von Referenz-Annotationen hilft bei der Planung des Annotationsprojekts:

  • Problemanalyse auf der Grundlage von Testdaten des Kunden
  • Aufwandsabschätzung für Umfang und Qualität des Projekts
  • Sammlung von Kundenanforderungen für Qualitätsspezifikationen

Datenaufbereitung und -erfassung

Datenaustausch und -aufbereitung erfordern eine sorgfältige Planung und Lösungen für:

  • Datenspeicherung und -austausch gemäß DSGVO
  • Anonymisierung und Pseudonymisierung
  • Datensicherheit und -schutz

Richtlinien für die Annotation

Die Erfahrung zeigt, dass projektspezifische Annotationsrichtlinien für den Erfolg entscheidend sind:

  • Präzise Definition von Annotationszielen und -details
  • Spezifikation von Werkzeugen und Verfahrensanweisungen auf der Grundlage von Referenzannotationen
  • Kontinuierliche Anpassung während des Projekts

Projekt Team

Enge interdisziplinäre Zusammenarbeit von:

  • Datenwissenschaftlern und Kundeningenieuren
  • Internen Annotationsexperten
  • Externen medizinischen Experten

KI-unterstützte Datenannotation

Inkrementelle KI-Modelle werden in einem frühen Stadium des Projekts erstellt, um die Annotation zu unterstützen:

  • Kontinuierliche Aktualisierung des KI-Modells für eine verbesserte Vor-Annotation
  • Entwicklung von KI-Modell und Annotation gehen Hand in Hand
  • Konsistente Kontrolle der AI-Ergebnisse (Berichterstattung)

Controlling

Unsere Controlling-Maßnahmen beziehen sich nicht nur auf die Annotationsergebnisse, sondern auch auf das Personal- und Projektmanagement:

  • Regelmäßige Qualitätskontrollen
  • Verfolgung von Änderungen (Dokumentation)
  • Feinabstimmung des Annotationsprozesses auf die jeweilige Aufgabe
  • Automatisierte Ergebnisprüfungen zur frühzeitigen Fehlererkennung
  • Ressourcen- und Projektmanagement

Abnahme und Übergabe

Die oberste Priorität bei jedem unserer Projekte ist die Kundenzufriedenheit und die transparente Lieferung von Ergebnissen:

  • Abnahme durch den Kunden und seine Experten auf der Grundlage der Annotationsrichtlinien
  • Unterstützung bei der Integration in Kundensysteme
  • Keine Black-Box-Lösungen, sondern transparente Übergabe der Projektergebnisse (Daten und Modelle)

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Nina

Dr.-Ing. Nina Ebel

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91058 Erlangen
Germany

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