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Datenbank mit mikroskopischen Aufnahmen von Knochenmarkszellen eingerichtet

Dienstag, 11. Januar 2022

/stock.adobe.com

München – Wissenschaftler des „Helmholtz Munich Institute of AI for Health“ haben eine öffentlich zu­gängliche Datenbank mit mikroskopischen Aufnahmen von Knochenmarkszellen eingerichtet. Sie sollen als Lernpool für Bildanalysen durch Künstliche-Intelligenz(KI)-Systeme dienen. Das Wissenschaft­ler­team berichtet in der Fachzeitschrift Blood von dem Projekt (DOI: 10.1182/blood.2020010568).

Üblicherweise werden zur Diagnostik von Bluterkrankungen Knochenmarkzellen manuell klassifiziert. Dabei analysiert geschultes Personal gefärbte Präparate von Knochenmarkzellen unter dem Lichtmikros­kop. Dies ist ein aufwändiger und zeitintensiver Vorgang – vor allem, wenn man nach seltenen, aber dia­gnostisch relevanten Zellen sucht

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„KI könnte zu einem wichtigen Eckpfeiler der Diagnostik werden. Allerdings mangelte es bislang an quan­titativ und qualitativ ausreichenden Daten zum Training entsprechender Algorithmen“, berichten die Wissenschaftler.

In einer Kooperation von Helmholtz Munich mit dem Klinikum der Ludwigs-Maximilians-Universität München, dem Münchner Leukämie Labor und dem Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen in Erlangen erstellte die Forschungsgruppe die bisher größte öffentlich zugängliche Sammlung an mikros­kopischen Einzelzellbildern aus Knochenmarkspräparaten. Die Datenbank besteht aus mehr als 170.000 Einzelzellbildern von über 900 Patienten mit verschiedenen Bluterkrankungen.

„Auf Basis dieser Datenbank haben wir ein neuronales Netz entwickelt, das vorherige KI-Algorithmen zur Zellklassifikation an Genauigkeit, aber auch an Verallgemeinerbarkeit übertrifft“, erläutert Christian Matek, Erstautor der Arbeit.

Die Forschungsgruppe plant, die Knochenmarkszelldatenbank weiter auszubauen, um ein noch breiteres Spektrum an Befunden zu erfassen. „Die Datenbank und das Modell sind für Forschung und Lehre frei verfügbar – für die Schulung von Fachpersonal oder als Referenz für weitere KI-basierte Ansätze, bei­spiels­weise zur Blutkrebsdiagnostik“, betont Studienleiter Carsten Marr. © hil/aerzteblatt.de

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