Verbesserung der histologischen Klassifikation
Das menschliche Urteilsvermögen ist derzeit der zuverlässigste Weg, um anhand von Histologiepräparaten Krebs zu diagnostizieren und einzustufen, doch es gibt dabei eine erheblich abweichende Urteilerübereinstimmung (Inter- und Intra-Rater-Variabilität). Diese Variabilität nimmt wahrscheinlich wesentlich ab, wenn Bildverarbeitungstechnologien ins Spiel kommen, die großen Einfluss auf die Behandlung der Patienten und die Prognose haben. Mittels der EU-Finanzierung des Projekts "Microscopic image processing, analysis, classification and modelling environment" (MIRACLE) entwickelten die Wissenschaftler ein wertvolles Instrument, um die Experten zu unterstützen sowie Zuverlässigkeit und Genauigkeit von Diagnose und Einstufung zu verbessern. In Anerkennung des unschätzbaren Werts und der notwendigen Rolle von Fachleuten angesichts der in menschlichen Geweben vorhandenen Variabilität und Nuancen soll dieses Instrument die Meinung des Experten ergänzen und nicht ersetzen. Auf dem Wege von Aus- und Weiterbildung sowie Austausch zwischen fünf Universitäten in Europa und den Vereinigten Staaten entwickelten die Forscher mikroskopische Bildverarbeitungsalgorithmen und Software für Bilder von follikulärem Lymphom (FL), Neuroblastom und Krebszelllinienabbildungen. Eine Anmeldung bei der MIRACLE FL-Datenbank ermöglicht dem Nutzer das Herunterladen der Software von der Projektwebseite oder das Hochladen von Zelllinienaufnahmen zwecks Einstufung, Kommentierung und Download. Medizinische Experten können ihre Bilder hochladen, um die Erweiterung der verfügbaren Datenbank zu unterstützen. Über MIRACLE wurde weltweit ausführlich in den Medien berichtet. Die Artikel stehen auf der Internetseite des Projekts zur Verfügung. Das Team veröffentlichte mehrere wissenschaftliche Arbeiten und organisierte zahlreiche internationale Workshops und Sondertagungen auf Konferenzen. Die Arbeiten werden ihren Höhepunkt in einer von Projektwissenschaftlern in Signal, Image and Video Processing (Springer) zum Thema mikroskopische Bildverarbeitung veröffentlichten Sonderausgabe finden. Eine genauere Krebsdiagnose und Einstufung kann nun sowohl Unterschätzungen der Schwere der Erkrankung verringern als auch die Wirksamkeit von Behandlungen steigern. Von beidem profitieren die Patientinnen und Patienten enorm. Unter Ausnutzung der Macht der Computer und der Bildverarbeitung werden die Fachleute nun ihre Arbeit noch besser erledigen können.
Schlüsselbegriffe
Histologie, Biopsien, Mikroskop-Objektträger, Krebs, Bildverarbeitung
