Prof. Dr. Jianxu Chen
KI-Lösungen für biomedizinische Bildanalyse entwickeln
Leistungsfähige Mikroskope liefern hochauflösende Einblicke in Gewebe und Zellen. Künstliche Intelligenz hilft, die riesigen Mengen der komplexen Bilddaten auszuwerten.
© ISAS / Hannes Woidich
Dr. Jianxu Chen, neuberufenener Professor für KI für die Biomedizinische Analytik an der Fakultät für Medizin der Universität Duisburg-Essen (UDE), forscht dazu am Leibniz-Institut für Analytische Wissenschaften – ISAS – e. V. Mit der Ernennung setzen UDE und ISAS ihre erfolgreiche Zusammenarbeit fort; die Professur ist nach dem Jülicher Modell vergeben.
„Lernfähige Algorithmen können tausende Mikroskop-Aufnahmen innerhalb weniger Minuten auswerten und Informationen identifizieren, die dem menschlichen Auge und Gehirn verborgen bleiben“, erklärt Prof. Dr. Jianxu Chen. Die Herausforderung besteht darin, die enormen Mengen komplexer Bilddaten umfassend zu analysieren. Es sind oft dreidimensionale, in mehreren Bildkanälen und teils über längere Zeiträume hinweg erstellte Bilder. „Entscheidend ist, in den Aufnahmen relevante Muster, Veränderungen oder Zusammenhänge zu erkennen, etwa minimale Unterschiede zwischen gesunden und erkrankten Zellen.“
Hier setzt Chens Forschung an. Mit seinem Team entwickelt der Computerwissenschaftler passgenaue KI-Software – immer ausgehend von konkreten biomedizinischen Fragen. Dafür kooperiert der UDE-Forscher eng mit Arbeitsgruppen am Universitätsklinikum Essen, an der UDE und am ISAS. Der 37-Jährige versteht seine Forschung als Brücke zwischen Biomedizin und computerbasiertem Sehen: „Wir erzielen in der Praxis die besten Ergebnisse, wenn wir die KI-gestützte Methode schon vor Planung der Aufnahmen berücksichtigen können.“ So könne man ein Maximum an Informationen aus den Daten herausholen.
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Blickpunkt: KI in der Medizin
Künstliche Intelligenz soll menschliche Denkprozesse nachbilden und die Arbeit fast aller medizinischer Teilgebiete erleichtern. Doch was geht im Inneren eines KI-Algorithmus vor, worauf basieren seine Entscheidungen? Kann man einer Maschine gar eine medizinische Diagnose anvertrauen?
Chen studierte Mathematik (2007-2011) an der University of Science and Technology (China). 2017 wurde er an der University of Notre Dame (USA) in Informatik und Ingenieurwesen promoviert. Danach forschte er für vier Jahre am Allen Institute for Cell Science in Seattle, wo er die Forschungs- und Entwicklungseinheit zu Maschinellem Lernen in der Analyse von Zell-Aufnahmen leitete. 2021 wechselte er nach Dortmund ans ISAS, um die Leitung der Nachwuchsgruppe AMBIOM – Analysis of Microscopic BIOMedical Images zu übernehmen. Für seine Forschung erhielt er mehrere nationale und internationale Förderungen, unter anderem von der Deutschen Forschungsgemeinschaft, dem Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt und von der Chan Zuckerberg Initiative (USA).
Quelle: Leibniz-Institut für Analytische Wissenschaften
03.07.2026
