NewsHochschulenDigitales Bildanalysesystem unterstützt Pathologen bei Beurteilung mikroskopischer Präparate
Als E-Mail versenden...
Auf facebook teilen...
Twittern...
Drucken...

Hochschulen

Digitales Bildanalysesystem unterstützt Pathologen bei Beurteilung mikroskopischer Präparate

Dienstag, 28. April 2020

/Anchalee, stock.adobe.com

Berlin – Wissenschaftler vom Pathologischen Institut der Charité – Universitätsmedizin Berlin haben gemeinsam mit Forschern der Technischen Universität Berlin ein Bildana­ly­sesystem entwickelt, das mit künstlicher Intelligenz mikroskopische Aufnahmen beur­teilen soll.

„Bei immer mehr Proben von immer mehr Patienten können digitale Assistenzsysteme dabei helfen, Fehler zu vermeiden“, erläuterte der stellvertretende Direktor des Instituts für Pathologie der Charité am Campus Charité Mitte, Frederick Klauschen.

Anzeige

Menschen seien auch schlechter im Schätzen, wenn es darum gehe, zu beurteilen, wie viel Prozent eines Gewebes Tumor sei oder auf welchem Anteil der Tumorzellen sich ein bestimmter, therapeutisch relevanter Rezeptor befinde.

Die Arbeitsgruppe von Klauschen arbeitet mit verschiedenen Universitätskliniken zu­sam­men. Pathologen zeichnen auf tausenden von digitalen mikroskopischen Aufnahmen von Gewebeschnitten die pathologischen Veränderungen ein. Aus diesen Befunden lernt die Software, wie sich zum Beispiel Tumorgewebe optisch von gesundem Gewebe unter­schei­det.

„Diese sogenannten Annotationen haben wir für verschiedene Krankheiten durchge­führt“, erklärte Klauschen. Bisher haben die Wissenschaftler die Software so trainiert, dass sie zu­verlässig Lungen-, Brust und Darmkrebs sowie Immunzellen im Tumor­ge­webe und ver­schiedene Tumormarker erkennen kann. Ebenso können Infektionen, degenera­tive, Binde­gewebs- oder Autoimmunerkrankungen analysiert werden, „alles was im Gewebe zu sicht­baren Veränderungen führt“, so der Forscher.

„Der von uns entwickelte Ansatz zeigt uns darüber hinaus, wie die KI zu ihrer Entschei­dung gekommen ist“, erklärte Klaus-Robert Müller, der an der TU Berlin den Lehrstuhl für maschinelles Lernen innehat.

Die Software erzeuge Heatmaps, die präzise zeigten, welche Zellen oder Bildbereiche für die Klassifikation zum Beispiel von Krebs versus Nicht-Krebs für den Algorithmus ent­schei­­dend waren. Anhand dieser Heatmaps könnten die Pathologen anschließend beur­teilen, ob die Analyse der KI nachvollziehbar ist.

In der Routinediagnostik soll das KI-Verfahren nicht nur Zeit sparen und dabei helfen, Fehler zu vermeiden, sondern auch den Weg für die personalisierte Medizin ebnen. Denn laut den Wissenschaftlern benötigen immer mehr Therapieentscheidungen den genauen Nachweis und die Quantifizierung von bestimmten Eigenschaften der Gewebeproben.

Der Digital Health Accelerator des Berlin Institute of Health (BIH) hat die Wissenschaftler dabei unterstützt, ihre Entwicklung zur Marktreife zu bringen und ein Unternehmen „Aignostics“ auszugründen. Dieses hat im Augenblick zwölf Mitarbeiter. © hil/aerzteblatt.de

Leserkommentare

E-Mail
Passwort

Registrieren

Um Artikel, Nachrichten oder Blogs kommentieren zu können, müssen Sie registriert sein. Sind sie bereits für den Newsletter oder den Stellenmarkt registriert, können Sie sich hier direkt anmelden.

LNS

Nachrichten zum Thema

28. Mai 2020
Singapur − Die wenigsten Hausärzte sind in der Spiegelung des Augenhintergrundes so versiert, dass sie eine Stauungspapille sicher erkennen. Eine Digitalkamera und eine spezielle
Ophthalmologie: Künstliche Intelligenz erkennt Papillenödem auf Fundusfoto
28. Mai 2020
Gießen – Wissenschaftler des Instituts für Neuropathologie der Justus-Liebig-Universität Gießen (JLU) bauen ein deutschlandweites Register mit humanen Proben aus dem zentralen und peripheren
Gießen: Neuropathologen bauen neues Coronaregister auf
26. Mai 2020
Augsburg − Ärzte der Augsburger Uniklinik haben bei der Obduktion verstorbener Coronapatienten durchwegs „ungewöhnlich schwere, teils mutmaßlich irreversible“ Schäden im Lungengewebe
Studie: Coronatote mit mutmaßlich irreversiblen Lungenschäden
20. Mai 2020
New York − Während einer Epidemie mit einem hoch ansteckenden Erreger wie SARS-CoV-2 kann eine rasche Diagnose eine nosokomiale Ausbreitung verhindern. Eine Klinik im Epizentrum der Epidemie
COVID-19: Künstliche Intelligenz ermöglicht schnelle Diagnose vor PCR-Test
19. Mai 2020
Berlin – Ärzte haben im Rahmen der Coronapandemie und des damit verbundenen Lockdowns deutlich weniger Gewebeproben in die Pathologien gesandt als zu anderen Zeiten. „Daran lässt sich der Einbruch von
Gewebeeinsendungen an Universitätspathologien eingebrochen
28. April 2020
München – Experten der Plattform Lernende Systeme (PLS) fordern unabhängige Prüfstellen, die Künstliche-Intelligenz(KI)-Systeme für die Medizin zertifizieren, und Kontrollmechanismen, die nur
Wissenschaftler wollen unabhängige Prüfstellen zum Einsatz von künstlicher Intelligenz
22. April 2020
Hamburg – Die Obduktionen von 65 verstorbenen COVID-19-Patienten aus Hamburg zeigen, dass alle Vorerkrankungen hatten. Einem Bericht des Rechtsmediziners Klaus Püschel an die Gesundheitsbehörde der
LNS LNS

Fachgebiet

Anzeige

Weitere...

Aktuelle Kommentare

Archiv

NEWSLETTER