Größte öffentliche Datenbank für Knochenmarkzellen erstellt
November 2021
Helmholtz Zentrum München–German Research Center for Environmental Health, Neuherberg, Deutschland
Jeden Tag verwenden Zytologen auf der ganzen Welt optische Mikroskope, um Proben von Knochenmarkszellen tausende Male zu analysieren und zu klassifizieren. Diese Methode zur Diagnose von Blutkrankheiten wurde vor mehr als 150 Jahren etabliert, ist jedoch sehr komplex. Hier entwickelten die Forscher die bisher größte Open-Access-Datenbank zu mikroskopischen Bildern von Knochenmarkszellen. Die Datenbank besteht aus mehr als 170.000 Einzelzellbildern von über 900 Patienten mit verschiedenen Blutkrankheiten. Zusätzlich zur Datenbank haben die Forscher ein neuronales Netzwerk entwickelt, das bisherige maschinelle Lernalgorithmen zur Zellklassifizierung in Bezug auf Genauigkeit, aber auch in Bezug auf Generalisierbarkeit übertrifft. Diese Studie ist ein Schritt in Richtung einer automatisierten Bewertung der Knochenmarkzellmorphologie unter Verwendung modernster Bildklassifizierungsalgorithmen. Die Forscher wollen ihre Knochenmarkzelldatenbank weiter ausbauen, um ein breiteres Spektrum an Erkenntnissen zu erfassen und ihr Modell prospektiv zu validieren. Die Datenbank und das Modell sind für Forschungs- und Schulungszwecke frei verfügbar – zur Ausbildung von Fachleuten oder als Referenz für weitere KI-basierte Ansätze, z. B. in der Blutkrebsdiagnostik.
Highly accurate differentiation of bone marrow cell morphologies using deep neural networks on a large image data set
Carsten Marr
Eingestellt am: 12.05.2022
[1] https://ashpublications.org/blood/article/138/20/1917/477932/Highly-accurate-differentiation-of-bone-marrow[2] https://www.bionity.com/en/news/1173656/fighting-blood-diseases-with-artificial-intelligence.html
