Künstliche Intelligenz

Software ist schneller als Augenärzte

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Mikroskop-Bilder auszählen ist mühsam: Gleich gut, aber deutlich schneller als trainierte Augenärzte war die Software (Bild: Universitätsklinikum Freiburg)
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Zellen im Gewebe zu zählen, ist für viele Diagnosen notwendig, aber bislang sehr aufwendig. Nun haben Augenspezialisten eine Software entwickelt, die Zell-Aufnahmen der Hornhaut so präzise auswertet wie ein Mensch – in einem Bruchteil der Zeit.

Sie sorgen für einen klaren Blick: Die Endothelzellen im Auge pumpen kontinuierlich Wasser aus der Hornhaut und halten sie so durchsichtig. Sterben die Zellen ab, trübt die Hornhaut ein. Doch erst wenn mehr als 90 % der Endothelzellen abgestorben sind, sinkt das Sehvermögen und es können sich starke Schmerzen einstellen. Dies kann dann nur noch mit einer Hornhautübertragung behandelt werden, da die Endothelzellen nicht nachwachsen.

Frühe Diagnose wird einfacher

Um eine Behandlung zum richtigen Zeitpunkt beginnen zu können, mussten daher Augenärzte bislang mikroskopische Aufnahmen der Endothelschicht auswerten und die Zellen von Hand zählen. Nun haben Wissenschaftler des Universitätsklinikums Freiburg eine selbstlernende Software entwickelt, die diese Aufgabe sehr zuverlässig übernimmt. „Wofür selbst ein geübter Mensch mehrere Minuten benötigt, schafft die selbstlernende Software in wenigen Sekunden“, sagt Prof. Daniel Böhringer, Leiter des Schwerpunkts Klinische Studien an der Klinik für Augenheilkunde am Universitätsklinikum Freiburg.

Gute Übereinstimmung

Grundlage der Auswertungsmethode war die an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg entwickelte Software „U-Net“. Sie basiert auf dem für Künstliche Intelligenz (KI) klassischen Ansatz neuronaler Netze, die selbstlernende Fähigkeiten haben.

Im Rahmen der Studie wurden 385 Mikroskopbilder gesunder und kranker Augen ausgewertet. Obwohl die Bilder stark in der Qualität variierten, ergab sich eine sehr gute Übereinstimmung zwischen der automatisierten Bildanalyse und den „von Hand“ gezählten Messwerten. Dies war auch bei Bildern von schlechter Qualität der Fall. Zusätzlich wurden nahezu alle nicht-auswertbaren Bilder als solche markiert.

Methode erweitert die Forschungsmöglichkeiten

„Mit dem U-Net ist es uns gelungen, die zeitaufwendige Aufgabe der Gewebeanalyse zu automatisieren. Diese neue Methode erweitert die Forschungsmöglichkeiten in der Augenheilkunde enorm“, sagt Prof. Thomas Reinhard, Ärztlicher Direktor der Klinik für Augenheilkunde am Universitätsklinikum Freiburg. „Damit können wir archivierte Bilder neu auswerten und in künftigen Studien deutlich mehr Bilder untersuchen.“ Um die Software auch in der Diagnostik bei Patienten einsetzen zu können, ist eine CE-Zertifizierung notwendig. Dies prüfen die Freiburger Forscher derzeit.

www.uniklinik-freiburg.de

https://rdcu.be/brYSJ

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