Ziel des Projekts ist der Aufbau und Betrieb einer verteilten Forschungsinfrastruktur für medizinische Bilddaten, insbesondere für multizentrische Forschungsprojekte, klinische Studien, strukturierte Befundung, Annotation, KI-gestützte Bildanalyse und die standardisierte Nachnutzung radiologischer Daten. RACOON-AI basiert auf dem Open-Source-Toolkit Kaapana, einer Kubernetes-basierten Plattform für medizinische Datenanalyse, KI-Workflows und föderierte Analyse- und Lernszenarien. * Integration, Bereitstellung und Pflege von KI-Methoden, Analyse-Workflows und containerisierten Anwendungen * Betrieb, Wartung, Monitoring und Fehleranalyse der RACOON-AI-Instanzen, einschließlich zentraler Instanzen in RACOON-CENTRAL * Erfahrung in Machine Learning, Image Computing, High-Performance Computing oder föderierten Analyse- und Lernszenarien
mehr