Darmkrebs ist eine der häufigsten Ursachen für krebsbedingte Todesfälle weltweit. Es wird geschätzt, dass er der dritthäufigste Krebs und die zweithäufigste Todesursache durch Krebs bei Männern und Frauen ist. Ein als Polyp bekanntes Wachstum, das anfangs gutartig (benigne) sein kann oder später bösartig wird, ist die übliche Manifestation von Darmkrebs.
Die immer breiter werdenden Einsatzmöglichkeiten von KI in der Gesundheitsbranche sind erstaunlich. KI kann eine wichtige Rolle bei der Erkennung von Darmkrebs spielen, indem sie verschiedene Aspekte des Screening- und Diagnoseprozesses unterstützt. Einige sehr wichtige Beispiele sind:
- In der medizinischen Bildgebung können KI-Algorithmen Polypen, Läsionen und Krebserkrankungen finden.
- Radiologen und Pathologen können Röntgenbilder mit Hilfe von KI-unterstützten CAD-Systemen bewerten.
- KI-Modelle können anhand von Patientendaten das Risiko für Darmkrebs einschätzen.
- Natural Language Processing (NLP) kann von KI-Systemen verwendet werden, um Informationen aus medizinischen Aufzeichnungen zu extrahieren und Darmkrebs zu erkennen.
- Ein sehr effektives Ki67-CRC-Modul von HS Analysis GmbH kann schnell sowohl bösartige als auch Tumorzellen identifizieren, die kurz vor der Entwicklung von Krebs stehen. Ohne geeignete Daten für Analysen ist allein die Erkennung nicht ausreichend. Die HSA KIT-Software bietet die Möglichkeit, alle Daten in eine Excel-Tabelle zu extrahieren und die Ergebnisse als Berichte, Grafiken und Diagramme darzustellen.
Die Vorschau des HSA KIT oben zeigt die folgenden Funktionen:
- Modulname oben links und die Bildinformationen
- Ein Vorschaufenster unten links zur Navigation
- Werkzeugleiste auf der rechten Seite mit Annotationswerkzeugen
- Ansicht, ROIs und KI-Tab auf der rechten Seite:
- Der Ansicht-Tab zeigt alle Bilder, die für das Projekt ausgewählt wurden
- Der ROIs-Tab zeigt Basis-ROI und Strukturen von Interesse
- Der KI-Tab umfasst benutzerdefinierte Modellimporte und die Option, ein neues Modell zu trainieren
Ki67 Protein
Durch die Interaktion mit zahlreichen Proteinen, die an der DNA-Replikation und der Zellzyklusentwicklung beteiligt sind, spielt es eine entscheidende Rolle bei der Kontrolle der Zellteilung.
Die aktuelle Meta-Analyse zeigte, dass eine hohe Ki-67-Expression signifikant mit einem schlechten Gesamtüberleben und einem krankheitsfreien Überleben korreliert, was darauf hindeutet, dass eine hohe Ki-67-Expression als wertvolle Vorhersagemethode für eine schlechte Prognose bei Darmkrebspatienten dienen kann.
Ki67 zur Erkennung von Darmkrebs
Pathologen können die Proliferationsrate der Krebszellen im Tumor des Kolons beurteilen, indem sie die Gewebeschnitte mit Antikörpern gegen Ki-67 anfärben.
Der Ki-67-Labeling-Index, der den Prozentsatz der Ki-67-positiven Zellen angibt, liefert wichtige Einblicke in die Aggressivität und das Wachstumspotenzial des Tumors. Ein hoher Ki-67-Labeling-Index deutet auf eine höhere Proliferationsrate hin, da er zeigt, dass mehr Krebszellen aktiv geteilt werden.
Das Stadium und der Grad des Darmkrebses können anhand dieser Informationen genau bestimmt werden, was dann die Behandlungsentscheidungen beeinflussen und prognostische Daten liefern kann.
Es ist wichtig zu beachten, dass die Ki-67-Färbung häufig in Kombination mit anderen diagnostischen Markern und histologischen Analysen durchgeführt wird, um Darmkrebs umfassend zu analysieren.
Risikofaktoren für Darmkrebs
Mehrere Faktoren wurden identifiziert, die das Risiko für CRC erhöhen, darunter eine familiäre Vorgeschichte von CRC oder Polypen, entzündliche Darmerkrankungen, bestimmte genetische Syndrome, eine Ernährung mit hohem Anteil an rotem oder verarbeitetem Fleisch, ein sitzender Lebensstil, Fettleibigkeit, Rauchen und starker Alkoholkonsum.
Behandlungsoptionen für Darmkrebs
Die Behandlungsoptionen für CRC hängen vom Stadium des Krebses ab und können eine Operation, Chemotherapie, Strahlentherapie und gezielte Therapie umfassen. Die Operation ist die häufigste Behandlung und kann die Entfernung eines Teils oder des gesamten Dick- oder Enddarms beinhalten.
Darmkrebsstadien
- Stadium 0: Der Krebs hat sich nur bis zur Auskleidung des Dick- oder Enddarms ausgebreitet und ist nicht weiter in die Wand oder benachbarte Lymphknoten vorgedrungen.
- Stadium I: Der Krebs hat sich in die Wand des Dick- oder Enddarms ausgebreitet, aber noch nicht auf umliegende Lymphknoten oder andere Organe ausgedehnt.
- Stadium II: Der Krebs hat sich durch die Wand des Dick- oder Enddarms ausgebreitet, aber noch nicht auf umliegende Lymphknoten oder andere Organe ausgedehnt.
- Stadium III: Der Krebs hat sich auf umliegende Lymphknoten ausgebreitet, aber noch nicht auf entfernte Organe.
- Stadium IV: Der Krebs hat sich auf entfernte Organe wie Leber oder Lunge ausgebreitet.
Die Verwendung der HSA-Software
Der Techniker wählt und markiert eine geringe Anzahl von Tumorzellen. Durch den Einsatz eines synthetischen Algorithmus, der in das Programm integriert ist und Tumoren mithilfe von R-CNN- und Deep-Learning-Modellen schnell lokalisiert und klassifiziert. Die Früherkennung von Tumoren wird beschleunigt und verbessert.
Deep Learning
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, das wiederum ein Teilbereich der KI ist. KI kann lediglich eine programmierte Regel sein, die der Maschine vorgibt, sich in bestimmten Situationen auf eine bestimmte Weise zu verhalten. Mit anderen Worten, künstliche Intelligenz kann nichts weiter als mehrere If-Else-Anweisungen sein. Um die Fehler seiner eigenen Vorhersagen im Vergleich zu den Fakten zu reduzieren, erfordert maschinelles Lernen erheblichen Benutzerinput. Ein äußerst leistungsfähiges Framework für Deep Learning in der modernen Ära ermöglicht es einem DL-Netzwerk, durch das Hinzufügen zusätzlicher Schichten und Einheiten innerhalb jeder Schicht Funktionen zunehmender Komplexität auszudrücken.
Mit einem ausreichend großen Modell und einem Datensatz von gekennzeichneten Trainingsmustern kann Deep Learning in der Regel Aufgaben, die die Zuordnung einer Eingabesequenz zu einer Ausgabesequenz erfordern, schnell und einfach erledigen. Deep Learning erfordert stärkere und bessere Computerhardware, um erfolgreich zu arbeiten.
Kosten- und Verlustfunktion
Das Ziel der Entwicklung eines DL-Modells ist die Reduzierung von Fehlern zwischen Vorhersagen und tatsächlichen Werten. Dies wird durch die Verwendung von Verlustfunktionen erreicht, die mit jedem Trainingsbeispiel verknüpft sind. Der Durchschnitt der Werte der Verlustfunktion über alle Datenproben ist die Kostenfunktion. Die Kostenfunktion wird optimiert, um den DL-Fehler zu verringern. Wir können die besten Ergebnisse im DL erzielen, indem wir die Kostenfunktion verbessern.
Wahr Positiv
Wahr Negativ
Ganzseitenbildgebung (WSI)
Alle aktuellen WSI-Systeme bestehen aus Beleuchtungssystemen, mikroskopischen optischen Komponenten und einem Fokussiersystem, das ein Bild präzise auf eine Kamera projiziert. Das Endprodukt, oder virtuelle Folie, kann auf verschiedene Weise zusammengefügt werden, abhängig von dem verwendeten Scanner (Kachelung, Zeilenscanning, Dual-Sensor-Scanning, dynamisches Fokussieren oder Array-Scanning). Das Ergebnis ist eine umfassende digitale Darstellung einer gesamten Glasträger, die bei Auflösungen von weniger als 0,5 μm sichtbar ist und mit interaktiver Software auf einem Computerbildschirm untersucht werden kann. Diese aufeinanderfolgenden Bilder werden dann zu einem digitalen Bild der Folie zusammengesetzt, das in Zukunft analysiert wird.
Die unten gezeigte Pyramidenstruktur zeigt, dass die Basisebene das Originalfolienbild mit der höchsten Auflösung ist und die anderen Ebenen unterschiedliche Vergrößerungen zusammen mit ihrer Bildunterschreitung aufweisen. Jede Vergrößerungsebene enthält unterschiedliche Arten von Informationen, da die Strukturen der Folienproben je nach Vergrößerungsgrad unterschiedlich erscheinen. Daher ist es unerlässlich, eine Anomalie zu erkennen und sie in einem bestimmten Bereich von Ebenen zu erkennen.
Digitale Darstellung von Bildern
Es gibt mehrere Methoden zur Umwandlung von Farbe in Zahlen. Die ersten digitalen Bilder wurden häufig mit indizierter Farbe erstellt. Indizierte Farbe ist ziemlich klein in der Dateigröße, zeigt Bilder jedoch nicht sehr gut an. Sie wurde schnell durch Rot, Grün und Blau (RGB) Farbe als konventionelle Methode ersetzt.
Die meisten digitalen Geräte, Computermonitore und eine Vielzahl von Bearbeitungssoftware verwenden RGB als ihr primäres zugrunde liegendes Farbmodell.
Wir können das Farbbild mathematisch beschreiben, indem wir dreidimensionale Matrizen verwenden, eine für jede der Farben Rot, Blau und Grün. Ein RGB-Bild, auch als „True Color“-Bild bekannt, kann als m-by-n-by-3-Datenarray gespeichert werden. Die Intensitätswerte von 0 bis 255 können durch ein Byte oder 8 Bits dargestellt werden. Diese Werte definieren die Farbkomponenten Rot, Grün und Blau für jedes einzelne Pixel. Die Farbe jedes Pixels wird durch die Mischung aus Rot-, Grün- und Blauintensitäten bestimmt, die in jeder Farbebene an der Position des Pixels gespeichert sind. RGB-Bilder werden als 24-Bit-Bilder in Grafikdateiformaten gespeichert, wobei die roten, grünen und blauen Komponenten jeweils 8 Bit umfassen. Dies ergibt eine mögliche Farbpalette von 16 Millionen Farben.
Ki67-Färbung
Die „Ki-67-Färbung“ wird verwendet, um die Expression des Ki-67-Proteins in Zellen zu identifizieren und zu quantifizieren. In verschiedenen Stadien des Zellzyklus exprimieren sich aktiv teilende Zellen das Kernprotein Ki-67, das mit der Zellproliferation verbunden ist. In vielen wissenschaftlichen und klinischen Kontexten wird die Ki-67-Färbung häufig verwendet. Dies gilt insbesondere für die Krebsforschung, in der sie zur Beurteilung der Tumorzellproliferation, zur Bestimmung des Wachstumsanteils von Tumoren und zur Prognose oder Therapieansprechvorhersage eingesetzt wird.
Das Ki-67-Antigen, das während der aktiven Phasen des Zellzyklus (G1, S, G2 und Mitose) exprimiert wird, wird durch Färbung nachgewiesen und kartiert. Eine schnellere Proliferationsrate und eine erhöhte Zellteilung im Tumor werden beide durch eine erhöhte Ki-67-Expression angezeigt.
Unter einem Mikroskop zeigt die Ki-67-Färbung die Präsenz und Lokalisierung der Ki-67-Proteinexpression innerhalb der Gewebeprobe und ermöglicht so die Bewertung der Zellproliferationsraten und die Identifizierung aktiv teilender Zellen.
Digitalisierung von Folien
Relevante Daten aus den Folien, wie z. B. Zellmorphologie, architektonische Muster und Ki-67-Expressionsmuster, werden gesammelt, um genaue Vorhersagen oder Klassifikationen zu erstellen. Die Erkennung, Segmentierung, Klassifizierung und Bewertung von Darmkrebs basieren auf histologischen Merkmalen, Ki-67-Expression und Proliferationsindizes. Darüber hinaus bieten sie prognostische Daten zu Patientenergebnissen und Therapieoptionen.
Der HS Analysis Touch
Die HS Analysis-Software kann bei Darmkrebs auf verschiedene Weise von Vorteil sein:
- Datenanalyse: Die Software kann bei der Analyse verschiedener Datentypen im Zusammenhang mit Darmkrebs unterstützen, z. B. Genomdaten, Genexpressionsprofile oder Proteininteraktionen. Sie bietet Werkzeuge zur Datenverarbeitung, Visualisierung und statistischen Analyse, die es Forschern ermöglichen, Muster, Korrelationen und potenzielle Biomarker zu identifizieren, die mit Darmkrebs in Verbindung stehen.
- Biomarker-Entdeckung: Die HS Analysis-Software kann dabei helfen, potenzielle Biomarker für Darmkrebs zu identifizieren, indem große Datensätze analysiert werden. Durch den Vergleich von gesunden und krebskranken Proben kann die Software Gene, Proteine oder andere molekulare Merkmale identifizieren, die unterschiedlich exprimiert oder mit der Krankheit assoziiert sind. Diese Biomarker können dann für diagnostische oder therapeutische Zwecke weiter untersucht werden.
- Wegsanalyse: Die Software kann die Analyse biologischer Wege und Netzwerke, die an Darmkrebs beteiligt sind, erleichtern. Sie kann Daten aus verschiedenen Quellen integrieren und eine Weganreicherungsanalyse anwenden, um wichtige Wege zu identifizieren, die bei der Krankheit dysreguliert sind. Diese Informationen können Einblicke in die zugrunde liegenden molekularen Mechanismen von Darmkrebs und potenzielle Ziele für Interventionen bieten.
- Vorhersagemodellierung: Die HS Analysis-Software kann verwendet werden, um Vorhersagemodelle für Darmkrebs-Ergebnisse oder das Ansprechen auf Behandlungen zu erstellen. Durch die Nutzung von maschinellen Lernalgorithmen kann die Software Patientendaten, klinische Parameter und molekulare Merkmale analysieren, um Modelle zu entwickeln, die Prognosen, Behandlungsergebnisse oder Rückfallrisiken vorhersagen. Diese Modelle können bei der personalisierten Medizin helfen und Behandlungsentscheidungen unterstützen.
- Datenintegration: Die Forschung zu Darmkrebs erfordert die Integration verschiedener Datensätze aus verschiedenen Quellen, einschließlich klinischer Daten, molekularer Daten und Bildgebungsdaten. Die HS Analysis-Software kann die Integration und Analyse dieser multidimensionalen Datensätze erleichtern, um ein umfassendes Verständnis der Krankheit und ihrer Komplexität zu ermöglichen.
Die HS Analysis-Software bietet Forschern leistungsstarke Werkzeuge zur Datenanalyse, Biomarker-Entdeckung, Weganalyse, Vorhersagemodellierung und Datenintegration. Durch die Nutzung dieser Funktionen können Forscher wertvolle Einblicke in Darmkrebs gewinnen, ihr Verständnis der Krankheit vertiefen und zur Verbesserung von Diagnose, Behandlung und Patientenergebnissen beitragen.
Besserer Workflow mit HSA KIT
Bei HS Analysis verfolgen wir einen umfassenden Ansatz zur Folienanalyse. Wir analysieren nicht nur die Folien selbst, sondern integrieren auch unsere Lösungen in die bestehende Infrastruktur. Dazu gehört die Anbindung an LIS (Laborinformationssysteme) und die Benennung der Folien in einer Weise, die sie leicht speicherbar, durchsuchbar und für medizinische Zwecke nutzbar macht. Unser Ziel ist es, unseren Kunden eine nahtlose Erfahrung zu bieten, die es ihnen ermöglicht, schnell und effizient auf die benötigten Daten zuzugreifen und diese zu nutzen.
Der traditionelle Workflow der medizinischen Bildanalyse ist eher umständlich, bei dem die medizinischen Bilder, die von CT-Scans, MRTs oder Röntgenaufnahmen stammen, vorverarbeitet und von einem Radiologen analysiert werden, der die Bilder bewertet und interpretiert, um einen sehr subjektiven Bericht basierend auf seinem eigenen Wissen zu erstellen. Dies kann durch eine Qualitätssicherung durch einen anderen Radiologen zur zweiten Meinung ergänzt werden.
Andererseits würde eine KI-basierte Analyse mit HSA KIT bieten:
- Standardisierter Prozess mit subjektiver/objektiver Analyse
- Extraktion relevanter Merkmale aus Rohdaten und Erstellung sinnvoller Darstellungen für das Training von KI-Modellen
- Modulauswahl und Konfiguration ohne übermäßiges Programmieren
- Einfach zu erlernende Software: Annotieren, Trainieren und Automatisieren
- Schnelle und effiziente Analyse mehrerer medizinischer Bilder, die die Diagnose- oder Behandlungszeit verkürzt
- Automatisierte Berichterstellung zur Steigerung der Produktivität und Unterstützung von Ärzten oder Radiologen im Bewertungsprozess
Die HSA KIT-Software ist so konzipiert, dass sie nahtlos in bestehende Laborinformationssysteme (LIS) integriert werden kann, um einen reibungslosen Datenaustausch und eine Interoperabilität zu gewährleisten. Diese Integration optimiert den gesamten Workflow, von der Probenentnahme bis zur Berichterstellung, minimiert manuelle Dateneingaben und reduziert die Wahrscheinlichkeit von Übertragungsfehlern. Die Echtzeitsynchronisation von Daten zwischen der HSA KIT-Software und dem LIS stellt sicher, dass alle relevanten Informationen jederzeit verfügbar sind, was einen reibungslosen und effizienten Diagnoseprozess ermöglicht.
Darüber hinaus wird es mit dem HSA Case Viewer unglaublich einfach, Kundenakten in viel organisierterer Weise zu speichern. Wir bieten ein intelligentes Datenmanagementsystem mit HSA KIT, das strukturierte Daten für fallbasierte Workflows verfügbar macht. Unser System ist ein nützliches Werkzeug zur Rationalisierung von Abläufen, da es Benutzern ermöglicht, Daten schnell zu organisieren und zu analysieren. Darüber hinaus garantieren die fortschrittlichen Funktionen Datensicherheit und -schutz, sodass Benutzer beim Umgang mit sensiblen Informationen beruhigt sein können.
Wir verstehen die Bedeutung einer genauen und effizienten Folienanalysesoftware. Aus diesem Grund bieten wir eine Vielzahl von Funktionen, die Ihnen helfen, Ihre Ziele zu erreichen.
- Unsere Software ist mit Linux- und Windows-Betriebssystemen kompatibel und läuft reibungslos in Docker. Mit der Offline-Funktionalität können Sie ohne Internetverbindung an Ihren Folien arbeiten, aber wenn Sie eine Erweiterung auf die Online-Nutzung benötigen, ist das auch möglich.
- Wir bieten auch eine professionelle Integration in Ihre Netzwerkinfrastruktur, sodass Sie unsere Software nahtlos in Ihre bestehenden Systeme einbinden können.
- Unsere Software ist so konzipiert, dass sie auch mit anderen Programmen zusammenarbeitet und sicherstellt, dass Sie alle notwendigen Werkzeuge zur Verfügung haben.
- Selbst auf schwächeren Computern liefert unsere Software volle Leistung, sodass Sie Folien schnell und genau analysieren können.
- Und mit der Möglichkeit, Berichte in CSV- und Excel-Formaten zu erstellen, haben Sie alle Daten, die Sie benötigen, zur Hand.
- Schließlich sorgt die Benutzerprofilverwaltung dafür, dass jeder Benutzer seine eigene Historie und seine bevorzugten Einstellungen gespeichert hat, um einen einfachen Zugriff zu gewährleisten.
Innerhalb kurzer Zeit hat die HS Analysis GmbH mit zahlreichen Unternehmen, Krankenhäusern und Laboratorien als Kunden zusammengearbeitet, die mikroskopische Folien oder Daten zur Analyse bereitstellen. Die physischen Folien können mit Hilfe der HSA KIT-Software, die in gängige Mikroskope integriert werden kann, zu Ganzseitenbildern (WSI) digitalisiert werden, und die Daten können in Form von Berichten und automatisierten grafischen Darstellungen abgerufen werden. Dies trägt dazu bei, den umfangreichen Prozess zu eliminieren, der normalerweise von Medizinern praktiziert wird.
KI-basierte Analysen können weitaus effizienter sein, jedoch können sie nur als unterstützendes Werkzeug für menschliches Fachwissen dienen und niemals eine vollständige Alternative darstellen. KI-Algorithmen neigen dazu, falsch positive und falsch negative Ergebnisse zu erzeugen und können Schwierigkeiten haben, sich an Daten anzupassen, die vom Trainingsdatensatz abweichen.
Mit unserer fortschrittlichen Technologie und unserem Expertenteam sind wir zuversichtlich, erstklassige Folienanalysedienste zu bieten, die den einzigartigen Bedürfnissen jedes einzelnen Kunden gerecht werden. Ob Sie eine einmalige Analyse oder fortlaufende Unterstützung suchen, wir haben die Werkzeuge und das Fachwissen, um Ihnen zu helfen, Ihre Ziele zu erreichen.
Benutzerdefinierte Module im HSA KIT
In einem Laborumfeld ist das HSA KIT das ultimative Werkzeug für die Entwicklung und das Training benutzerdefinierter Deep-Learning-Modelle. Mit Hunderten von skalierbaren Modulen ist dieses Kit darauf ausgelegt, langfristige Anforderungen zu erfüllen und flexible Lösungen zu entwickeln, die sich an veränderte Bedürfnisse im Laufe der Zeit anpassen können. Egal, ob Sie an einem komplexen Projekt oder einem einfachen arbeiten, das HSA KIT hat alles, was Sie benötigen, um loszulegen.
Von der Datenvorverarbeitung bis zum Modellaufbau und zur Bewertung sind alle notwendigen Werkzeuge für erfolgreiche Deep-Learning-Projekte enthalten. Mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche und umfassender Dokumentation können sogar Anfänger schnell lernen, wie man dieses leistungsstarke Tool verwendet. Wenn Sie also nach einer All-in-One-Lösung für Ihre Deep-Learning-Bedürfnisse suchen, ist das HSA KIT die richtige Wahl.
Darüber hinaus entwickeln und liefern wir durch einen kundenorientierten Ansatz Module, die perfekt auf die spezifischen Ziele und Vorgaben der Kunden abgestimmt sind, um maximalen Wert und Zufriedenheit zu gewährleisten.