{"id":2698,"date":"2022-07-01T12:30:28","date_gmt":"2022-07-01T10:30:28","guid":{"rendered":"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/?p=2698"},"modified":"2022-07-07T12:05:07","modified_gmt":"2022-07-07T10:05:07","slug":"digitale-pathologie-hautnah","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/digitale-pathologie-hautnah\/","title":{"rendered":"Digitale Pathologie hautnah!"},"content":{"rendered":"<p><strong>Ein Teil des ADA Lovelace Center-Teams tourt durch Deutschland und informiert \u00fcber Forschungsfortschritte in KI-gest\u00fctzter Bildanalyse<\/strong><\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<p>Ich freue mich, euch heute einen Gastbeitrag aus dem ADA Lovelace Center-Team im Bereich Digitaler Pathologie vorstellen zu d\u00fcrfen! Volker Bruns und seine Kolleginnen und Kollegen, die an KI-Anwendungen im Bereich Digitale Pathologie forschen, haben nach langer pandemiebedingter Pause im Juni 2022 endlich wieder die Gelegenheit auf echte Kongresse zu gehen. Sie haben ihre Fortschritte bereits an zwei Stationen ihrer MICAIA\u00ae Roadshow gezeigt: Auf der <strong>105. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft fu\u0308r Pathologie<\/strong> in M\u00fcnster, Westfalen, stand f\u00fcr das Team der Austausch mit Pathologinnen und Pathologen im Zentrum, w\u00e4hrend der <strong>18th European Congress on Digital Pathology<\/strong> (ECDP22) in Berlin vor allem f\u00fcr den Dialog mit anderen Wissenschaftlern und Wissenschaftlerinnen, Startups und etablierten Unternehmen im Bereich Computational Pathology genutzt wurde. Aber lest selbst, was Volker Spannendes zu berichten hat.<\/p>\n<figure id=\"attachment_2710\" aria-describedby=\"caption-attachment-2710\" style=\"width: 300px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-2710\" src=\"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/VorderMesse-300x225.jpg\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"225\" srcset=\"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/VorderMesse-300x225.jpg 300w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/VorderMesse-1024x769.jpg 1024w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/VorderMesse-768x577.jpg 768w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/VorderMesse-1536x1154.jpg 1536w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/VorderMesse-2048x1538.jpg 2048w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/VorderMesse-370x278.jpg 370w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/VorderMesse-270x203.jpg 270w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/VorderMesse-570x428.jpg 570w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/VorderMesse-740x556.jpg 740w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/VorderMesse-80x60.jpg 80w\" sizes=\"auto, (max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-2710\" class=\"wp-caption-text\">ADA Lovelace Center Member Dr. Petr Kuritcyn und Volker Bruns vor den Toren der Halle M\u00fcnsterland, wo die diesj\u00e4hrige Jahrestagung der Pathologen stattfand<\/figcaption><\/figure>\n<p><strong>105. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft fu\u0308r Pathologie<\/strong><\/p>\n<p>W\u00e4hrend bei der letzten in Pr\u00e4senz stattfindenden Pathologie Jahrestagung die KI-gest\u00fctzte Bildanalyse gescannter histologischer Proben noch eher ein Nischenthema war, gab es nun zum einen eine weitaus h\u00f6here Anzahl an aktiven Unternehmen in der Industrieausstellung, die an diesem Thema arbeiten, und zum anderen auch ein gestiegenes Interesse der Anwender. Auch unsere Bildanalysel\u00f6sung MICAIA\u00ae, die sich an forschende Pathologinnen und Pathologen richtet und als Werkzeug zur quantitativen Auswertung histologischer Gewebeschnitte dient, ist auf gro\u00dfes Interesse gesto\u00dfen und hat durchweg positives Feedback erhalten.<\/p>\n<p>Zus\u00e4tzlich haben wir auch im gro\u00dfen Saal kurz nach der Keynote einen Vortrag mit dem Titel \u00bbFast and Robust Deep Tissue Cartography\u00ab halten d\u00fcrfen, in dem wir weniger auf die medizinische Anwendung (Gewebeanalyse bei Darmkrebs), sondern vielmehr auf die folgenden beiden Aspekte eingegangen sind:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Robustheit: Die Analyse muss robust <\/strong>gegen\u00fcber den im Feld vorkommenden Varianzen gestaltet sein, die insbesondere durch die nicht-standardisierten Probenpr\u00e4parationsprotokolle in den unterschiedlichen Laboren und durch den Einsatz von Scannern verschiedener Hersteller entstehen.<\/li>\n<li><strong>Schnelligkeit: Die Analyse eines hochaufgel\u00f6sten Scans darf nicht viel Zeit kosten<\/strong>, damit sie auch mit den immer schneller werdenden Scannern Schritt halten kann. Das Ziel in der klinischen Routine ist, dass die KI Analyse automatisch nach dem Scannen durchgef\u00fchrt wird, so dass die Ergebnisse bereits vorhanden sind, wenn die Pathologin oder der Pathologe den Fall am Computer \u00f6ffnet.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Schwerpunkte der Forschung der Digitalen Pathologie im ADA Lovelace Center<\/strong><\/p>\n<p>Die Themen <a href=\"https:\/\/www.scs.fraunhofer.de\/de\/referenzen\/ada-center\/robuste-ki-medizin.html\">Robustheit und Schnelligkeit<\/a> werden auch im ADA Lovelace Center erforscht.<br \/>\nF\u00fcr die Robustheit setzen wir insbesondere auf starke dom\u00e4nen-spezifische Datenaugmentierung, so dass das Modell schon beim Training lernt, sich nicht auf feinste Farbnuancen verlassen zu k\u00f6nnen. Eine Alternative w\u00e4re es, zu analysierende Proben in einem Vorverarbeitungsschritt zu \u00bbnormalisieren\u00ab \u2013 das bedeutet sie zu transformieren, so dass sie wie die Proben aus dem Trainingsset aussehen \u2013 aber das w\u00fcrde wieder zu Lasten der Laufzeit gehen und die Gesamtanalyse verlangsamen, weswegen wir diese Variante nicht bevorzugen. F\u00fcr eine Beschleunigung der Analyse verfolgen wir zwei Ans\u00e4tze, die wir bei den Events vorgestellt haben.<\/p>\n<p><strong>Vorsegmentierung des Gewebes in Cluster <\/strong><\/p>\n<p>Histologische Scans sind viel zu riesig (bis zu 100.000 x 100.000 px) um sie auf einmal durch die KI analysieren zu lassen. Standardm\u00e4\u00dfig werden stattdessen Kacheln extrahiert und diese dann mittels der KI analysiert und einer Gewebeklasse zugeordnet. Wir segmentieren das Gewebe jedoch zun\u00e4chst in sogenannte Superpixel. Das sind kleine nicht rechteckige Cluster, die sich an die Gewebegrenzen \u00bbanschmiegen\u00ab. Da das Gewebe innerhalb eines solchen Clusters homogen ist, muss nicht jede Kachel innerhalb des Clusters analysiert werden, sondern es ist ausreichend nur eine zuf\u00e4llige Auswahl zu analysieren und dann das gesamte Cluster entsprechend der Mehrheit der pr\u00e4dizierten Label zu klassifizieren.<br \/>\nHierdurch verringert sich die insgesamt auszuwertende Anzahl von Kacheln signifikant, so dass es zu einem starken Geschwindigkeitsgewinn kommt (bis zu 40%), der den Zusatzaufwand f\u00fcr das Pre-Clustering mehr als ausgleicht. Als positiver Nebeneffekt steigt gleichzeitig die Genauigkeit, da die pr\u00e4dizierten Gewebegrenzen nun nicht mehr auf einem Schachbrettmuster liegen, sondern sich am Bildinhalt und damit dem echten Gewebe orientieren. Da die Vorsegmentierung unabh\u00e4ngig von der KI ist, fungiert sie als Framework und kann gleicherma\u00dfen auch f\u00fcr andere kachelbasierte Klassifikationsaufgaben genutzt werden.<\/p>\n<p><strong>Auswahl eines schnellen KI Modells <\/strong><\/p>\n<p>Als zweiten Ansatz um eine KI Analyse zu beschleunigen haben wir einen im ADA Lovelace Center durchgef\u00fchrten Vergleich verschiedenster Netzwerkarchitekturen in Hinblick auf Genauigkeit und Durchsatz durchgef\u00fchrt. Hierzu haben wir f\u00fcr verschiedenste Modelle die erreichte Genauigkeit gemessen sowie die Dauer die es braucht um eine Kachel zu analysieren. Wie zu erwarten sind der erreichte Durchsatz und die erzielte Genauigkeit entgegengesetzte Anforderungen und es muss ein Trade-Off eingegangen werden. F\u00fcr den evaluierten Anwendungszweck stellt ein Modell namens EfficientNet den besten Trade-Off dar, da es zum einen sehr schnell ist aber dabei dennoch noch eine vergleichsweise hohe Qualit\u00e4t erreichen konnte.<\/p>\n<figure id=\"attachment_2707\" aria-describedby=\"caption-attachment-2707\" style=\"width: 300px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-2707\" src=\"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Volker_Rosalie-300x188.jpg\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"188\" srcset=\"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Volker_Rosalie-300x188.jpg 300w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Volker_Rosalie-1024x642.jpg 1024w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Volker_Rosalie-768x481.jpg 768w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Volker_Rosalie-1536x962.jpg 1536w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Volker_Rosalie-2048x1283.jpg 2048w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Volker_Rosalie-370x232.jpg 370w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Volker_Rosalie-270x169.jpg 270w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Volker_Rosalie-570x357.jpg 570w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Volker_Rosalie-740x464.jpg 740w\" sizes=\"auto, (max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-2707\" class=\"wp-caption-text\">ADA Lovelace Center Member Rosalie Kletzander und Volker Bruns vor ihrem Messestand mit der MICAIA\u00ae Software (www.micaia.ai), mit der die im ADA Lovelace Center entwickelten KI-Methoden demonstriert wurden.<\/figcaption><\/figure>\n<p><strong>18th European Congress on Digital Pathology (ECDP22)<\/strong><\/p>\n<p>Auf dem European Congress on Digital Pathology in Berlin haben wir ebenfalls in der Industrieausstellung unsere MICAIA\u00ae Analysesoftware ausgestellt und vielen interessierten Besuchern und Besucherinnen demonstriert. Da auf der ECDP, vor allem die Digitalisierung und Bildanalyse im Fokus steht, waren im Vergleich zur DGP vor allem Teilnehmer zu Gast, die auch selber KI-Modelle im Bereich Digitale Pathologie entwickeln. Unsere Software hat auch bei dieser Zielgruppe positiven Anklang gefunden und die wohl am h\u00e4ufigsten gestellte Frage war, ob es nicht m\u00f6glich ist auch ihre eigenen Modelle \u00fcber Docker, eine Python API, o.\u00e4. in MICAIA\u00ae zu integrieren \u2013 das werden wir versuchen zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n<p><strong>Few labels learning und ProtoNet<\/strong><\/p>\n<p>Rosalie Kletzander hat zudem unter dem Titel \u00bbFew-Label Adaptation using Multi-ProtoNets \u2013 an Experiment on Urothelial Carcinomas\u00ab<a href=\"#_ftn1\" name=\"_ftnref1\"><\/a> die Ergebnisse eines Experimentes vorgetragen, bei dem wir das sich in Entwicklung befindliche MICAIA \u00bbAI Authoring\u00ab Add-on Modul auf die Probe gestellt haben. Wir werden oft von medizinischen Partnern gefragt, ob wir nicht f\u00fcr eine bestimmte Fragestellung aus der Pathologie oder angrenzenden Bereichen\u00a0 eine KI entwickeln k\u00f6nnten. Das ist sehr aufw\u00e4ndig und daher haben wir an einem Ansatz geforscht, der es Anwenderinnen und Anwendern erm\u00f6glicht anhand nur weniger Annotationen eine KI selber \u00bbanzulernen\u00ab f\u00fcr ihre aktuelle Forschungsfrage \u2013 die ja per Design einzigartig ist.<\/p>\n<p>Bei dem Experiment wurde gemeinsam mit Dr. Markus Eckstein und Kolleginnen und Kollegen des Instituts f\u00fcr Pathologie des Universit\u00e4tsklinikums Erlangen-N\u00fcrnberg anhand nur weniger Annotationen aus gerade einmal vier Scans \u00a0von Urothelkarzinomen einer KI beigebracht Tumor von gesundem Gewebe in standardgef\u00e4rbten Gewebeschnitten auseinanderzuhalten. An einem Testset konnten so sehr zufriedenstellende Ergebnisse erzielt werden und auch die Pathologinnen und Pathologen waren qualitativ von der Segmentierung \u00fcberzeugt. In weiteren vergleichbaren Experimenten werden wir die Technik nun weiter anwenden und die Grenzen ausloten.<\/p>\n<figure id=\"attachment_2708\" aria-describedby=\"caption-attachment-2708\" style=\"width: 300px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-2708 size-medium\" src=\"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Vortrag-e1656671782844-300x219.jpg\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"219\" srcset=\"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Vortrag-e1656671782844-300x219.jpg 300w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Vortrag-e1656671782844-1024x746.jpg 1024w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Vortrag-e1656671782844-768x560.jpg 768w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Vortrag-e1656671782844-1536x1119.jpg 1536w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Vortrag-e1656671782844-370x270.jpg 370w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Vortrag-e1656671782844-270x197.jpg 270w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Vortrag-e1656671782844-570x415.jpg 570w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Vortrag-e1656671782844-740x539.jpg 740w, https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Vortrag-e1656671782844.jpg 1574w\" sizes=\"auto, (max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-2708\" class=\"wp-caption-text\">Rosalie Kletzander stellt die Ergebnisse eines Experimentes vor, bei dem mittels Few Shot KI eine generisch vortrainierte KI durch den Anwender anhand nur weniger Annotationen ohne Retraining auf einen neuen Use Case \u2013 in diesem Fall die Analyse unterschiedlicher Subtypen von Urothelkarzinomen &#8211; angewandt wurde<\/figcaption><\/figure>\n<h4><strong>Digital pathology up close!<\/strong><\/h4>\n<p>Part of the ADA Lovelace Center team tours Germany and informs about research progress in AI-supported image analysis for digital pathology.<\/p>\n<p>Today I am pleased to present a guest post from the ADA Lovelace Center team in the field of Digital Pathology! Volker Bruns and his colleagues research AI applications in the field of Digital Pathology and they finally have the opportunity to attend in-person conferences again in June 2022 after a long pandemic-related break. They have already shown their progress at two stops on their MICAIA\u00ae Roadshow: At the 105th Annual Meeting of the German Society of Pathology in M\u00fcnster, Westphalia, the team focused on exchanging ideas with pathologists, while the 18th European Congress on Digital Pathology (ECDP22) in Berlin was mainly used for dialogue with other scientists, start-ups and established companies in the field of computational pathology. But read for yourself what Volker has to report!<\/p>\n<p><strong>105th Annual Meeting of the German Society of Pathology <\/strong><\/p>\n<p>While AI-supported image analysis of scanned histological samples was still rather a niche topic at the last annual pathology conference held in person, there is now a much higher number of active companies at the Industrieausstellung working on this topic, and also an increased interest among users. Our image analysis solution MICAIA\u00ae, which is aimed at pathologists conducting research and serves as a tool for the quantitative evaluation of histological tissue sections, also met with great interest and received positive feedback throughout.<\/p>\n<p>In addition, we were also able to give a talk in the main hall shortly after the keynote entitled &#8220;Fast and Robust Deep Tissue Cartography&#8221;, in which we focused less on the medical application (tissue analysis for colorectal cancer) and more on the following two aspects:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Robustness<\/strong>: the analysis must be designed to be robust to the variances that occur in the field, especially due to the non-standardized sample preparation protocols in different laboratories and the use of scanners from different manufacturers.<\/li>\n<li><strong>Speed<\/strong>: the analysis of a high-resolution scan must not take a lot of time, so that it can also keep up with the ever faster scanners. The goal in routine clinical practice is for AI analysis to be performed automatically after scanning, so that the results are already available when the pathologist opens the case on the computer.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Focus of Digital Pathology Research at the ADA Lovelace Center<\/strong><\/p>\n<p>The topics of <a href=\"https:\/\/www.scs.fraunhofer.de\/en\/focus-projects\/ada-center\/ai-medicine-automotive-sector.html\">robustness and speed<\/a> are also being researched at the ADA Lovelace Center. For robustness, we rely \u00a0particularly on strong domain-specific data augmentation, so that the model learns already during training not to rely on the finest color nuances. An alternative would be to &#8220;normalize&#8221; samples to be analyzed in a preprocessing step &#8211; that is, transform them to look like the samples from the training set &#8211; but this would again come at the expense of runtime and slow down the overall analysis, which is why we do not prefer this variant. To speed up the analysis, we follow two approaches that we presented at the events.<\/p>\n<p><strong>Pre-segmentation of the tissue into clusters <\/strong><\/p>\n<p>Histological scans are far too huge (up to 100,000 x 100,000 px) to let the AI analyze them all at once. By default, tiles are extracted instead and then analyzed by the AI and assigned to a tissue class. However, we first segment the tissue into so-called superpixels. These are small non-rectangular clusters that &#8220;nestle&#8221; against the tissue boundaries. Since the tissue within such a cluster is homogeneous, it is not necessary to analyze every tile within the cluster, but it is sufficient to analyze only a random selection and then classify the entire cluster according to the majority of predicted labels.<\/p>\n<p>This significantly reduces the total number of tiles to be analyzed, resulting in a strong gain in speed (up to 40%), which more than compensates for the additional effort required for pre-clustering. As a positive side effect, the accuracy increases at the same time, since the predicted tissue boundaries are now no longer on a checkerboard pattern, but are oriented to the image content and thus the real tissue. Since the pre-segmentation is independent of the AI, it acts as a framework and can equally be used for other tile-based classification tasks.<\/p>\n<p><strong>Selecting a fast AI model <\/strong><\/p>\n<p>As a second approach to speed up an AI analysis, we conducted a comparison of different network architectures in terms of accuracy and throughput at the ADA Lovelace Center. For this purpose, we measured the achieved accuracy for different models as well as the time it takes to analyze a tile. As expected, the achieved throughput and the achieved accuracy are opposite requirements and a trade-off has to be made. For the evaluated application, a model called EfficientNet represents the best trade-off, as it is very fast but still achieves a comparatively high quality.<\/p>\n<p><strong>18th European Congress on Digital Pathology (ECDP22)<\/strong><\/p>\n<p>At the European Congress on Digital Pathology in Berlin, we also exhibited our MICAIA\u00ae analysis software in the industrial exhibition and demonstrated it to many interested visitors. Since the focus at the ECDP is primarily on digitisation and image analysis, in comparison to the DGP there were mainly participants who also develop AI models themselves in the field of digital pathology. Our software was also well received by this target group and the most frequently asked question was whether it is possible to integrate their own models into MICAIA via Docker, a Python API or similar \u2013 we are now trying to make it possible.<\/p>\n<p><strong>\u00a0Few labels learning and ProtoNet<\/strong><\/p>\n<p>Rosalie Kletzander also presented &#8220;Few-Label Adaptation using Multi-ProtoNets &#8211; an Experiment on Urothelial Carcinomas&#8221;, the results of an experiment in which we put the MICAIA &#8220;AI Authoring&#8221; add-on module under development to the test. We are often asked by medical partners whether we could develop an AI for a specific question from pathology or related fields. This is very time-consuming and therefore we have been researching an approach that enables users to &#8220;train&#8221; an AI themselves for their current research question &#8211; which is unique by design &#8211; using only a few annotations.<\/p>\n<p>In the experiment, together with Dr. Markus Eckstein and colleagues from the Institute of Pathology at the University Hospital Erlangen-Nuremberg, an AI was taught to distinguish tumors from healthy tissue in standard stained tissue sections using only a few annotations from just four scans of urothelial carcinomas. Very satisfactory results could thus be achieved on a test set and the pathologists were also qualitatively convinced by the segmentation. In further comparable experiments, we will now apply the technique further and explore its limits.<\/p>\n<div id='gallery-1' class='gallery galleryid-2698 gallery-columns-3 gallery-size-gridlove-single'><figure class='gallery-item'>\n\t\t\t<div class='gallery-icon landscape'>\n\t\t\t\t<a class=\"gridlove-popup\" href='https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Talk_Rosalie-e1656671816411.jpg'><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"740\" height=\"506\" src=\"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Talk_Rosalie-e1656671816411-740x506.jpg\" class=\"attachment-gridlove-single size-gridlove-single\" alt=\"\" aria-describedby=\"gallery-1-2716\" srcset=\"https:\/\/websites.fraunhofer.de\/adalovelacecenter-blog\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Talk_Rosalie-e1656671816411-740x506.jpg 740w, 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