Image Processing under Uncertainty

Wie würdest du „Uncertainty“ einem Laien erklären?

Stell dir vor, du machst ein Bild mit deiner Handykamera und schaust dir das Bild danach an. Es ist verschwommen. Das weißt du, weil du ja das Objekt, das du fotografieren wolltest, vor deinen Augen siehst. Wenn du aber ein Bild aus der Medizin nimmst, beispielsweise ein MRT eines Kopfes, und darin wirken Teile verschwommen, kannst du das nicht nachprüfen. Dieses Problem beschreibt die Unsicherheit von Bildern.

Deine Forschung behandelt Bildverarbeitung aus verschiedensten Fachrichtungen. Wieviel Expertise musstest du dir für die jeweiligen Gebiete aneignen und wie leicht oder schwer ist dir das gefallen?

Um die Daten und Probleme einer entsprechenden Fachrichtung zu verstehen, muss man natürlich auch etwas über das Fach wissen. Im medizinischen Bereich ist mir das nicht sehr schwergefallen, da ich dazu bereits einige Vorlesungen in meinem Nebenfach gehört habe und mich mit der Thematik schon seit etwa 10 Jahren beschäftige. In anderen Bereichen, in denen man noch nicht so viel Erfahrung hat, dauert es natürlich etwas länger, bis man sich eingearbeitet hat. Oft halfen mir dabei jedoch die Anwender selbst, indem sie mir ihre Probleme erklärt haben.

Zum Ende deiner Arbeit schreibst du, dass eine höhere Akzeptanz für neue Herangehensweisen der Bildverarbeitung bei den Nutzern nötig ist. Wie würdest du das Verhältnis zwischen Nutzer und Software aus deiner Sicht beschreiben?

In vielen Bereichen begegnen Nutzer neuer Software mit Skepsis. Das ist auch verständlich, denn immerhin wissen die Nutzer, dass es oft viel Erfahrung und Zeit braucht, um ein Problem zu lösen. Viele Softwarelösungen machen dabei, meiner Meinung nach, den Fehler, den Nutzer zu bevormunden, Ergebnisse nicht gut zu kommunizieren oder schlecht bedienbar zu sein. Wenn sich das allerdings ändert, kann auch eine höhere Akzeptanz von neuen Softwarelösungen erreicht werden.