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Künstliche Intelligenz analysiert Gefäß-Verkalkung: Neue Onlineplattform für die Atherosklerose-Forschung

[16.09.2021] Bei der Atherosklerose lagern sich Fette im Inneren der arteriellen Blutgefäße ab und bilden sogenannte Plaques. Diese Plaques führen dazu, dass sich die Gefäße stark verengen und die Sauerstoffversorgung der Organe und Gewebe nicht mehr gewährleistet ist. Wissenschaftler:innen vom Institut für Künstliche Intelligenz in der Medizin (IKIM) haben mit Wissenschaftler:innen des Deutschen Krebsforschungszentrums und der Forschungsgruppe für Translationale Perioperative Vaskuläre Biologie der Anästhesiologischen Klinik der Universitätsklinik Heidelberg eine Plattform entwickelt, die die Erforschung dieser Erkrankung verbessern soll.

Wie sich eine Atherosklerose unter bestimmten Umständen entwickelt und welche Faktoren sie beeinflussen, bestimmen Wissenschaftler:innen in der Forschung unter anderem anhand von Mikroskopie-Bildern. Dazu werden hauchdünne Gewebeschnitte angefertigt, gefärbt und unter dem Lichtmikroskop betrachtet. Anschließend wird Bild für Bild das Vorhandensein, die Konfiguration und die Größe der Plaques per Hand bestimmt. Dieser Prozess ist sehr zeitaufwändig.

Ein Forschungsteam der Medizinischen Fakultät der Universität Duisburg-Essen (UDE) hat nun am IKIM und in Kollaboration mit Forscher:innen aus Heidelberg eine Online-Plattform entwickelt, mit der dieser häufige und wichtige Schritt in der Erforschung der Erkrankung zugleich beschleunigt und präzisiert werden kann. „Die digitalisierten Bilder können auf die Plattform hochgeladen und schnell sowie reproduzierbar mithilfe von trainierten und evaluierten KI-Modellen analysiert werden“, erklären Prof. Dr. Dr. Jens Kleesiek und Jacob Murray vom IKIM die Vorteile.

Die Plattform „Vesseg“ wird bereits aktiv von Forscher:innen eingesetzt und ermöglicht eine Zeitersparnis von durchschnittlich mehr als 10 Minuten pro Mikroskopie-Bild. Unter http://vesseg.online können sich Interessierte als Gast-Nutzer:innen anmelden und Vesseg ausprobieren.

Link zur Originalveröffentlichung: http://doi.org/10.1161/ATVBAHA.121.316124
„Vesseg: An Open-Source Tool for Deep Learning-Based Atherosclerotic Plaque Quantification in Histopathology Image“

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