Im Rahmen von Großveranstaltungen, in der Medizin sowie im privaten Kontext fällt eine signifikante Anzahl an Bildmaterial an. Die Exploration und Analyse dieser Bilder ist in vielen Fällen von entscheidender Bedeutung, um die relevanten Aufnahmen zu identifizieren. In der Medizin entstehen relevante Bilder beispielsweise im Rahmen von Untersuchungen zur Detektion von Tumoren. Die Menge der erzeugten Bilder erreicht rasch eine nicht mehr überschaubare Größe. Die manuelle Durchsuchung und Kategorisierung ist in der Regel mit einem beträchtlichen Zeit- und Arbeitsaufwand verbunden. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird ein Konzept präsentiert, welches bei der Exploration und Analyse großer Bildmengen unterstützen soll. Die Umsetzung erfolgt unter Zuhilfenahme künstlicher Intelligenz, wodurch verschiedene Aufgaben übernommen werden, die den Nutzer bei der Bewältigung der Datenmenge entlasten. Dazu zählt die Möglichkeit, die Bilder semantisch zu filtern sowie die Differenzen zwischen Bildern zu visualisieren. Dies erlaubt die Identifikation von Bildern, die den spezifischen Anforderungen gerecht werden, und unterstützt den Nutzer zudem bei der Erkennung von Unterschieden zwischen sonst ähnlichen Bildern.