Allgemein
Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in die klinische Forschung und Diagnostik von IgA-assoziierter membranöser Glomerulonephritis (MNG) stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Nephrologie dar. Diese Erkrankung, charakterisiert durch die Ablagerung von Immunkomplexen in den Glomeruli der Nieren, führt zu einer schädlichen Entzündung, die letztendlich Nierenschäden verursachen kann. Die Diagnose und Behandlung von MNG sind komplex, da die Symptome oft unspezifisch sind und die Erkrankung in verschiedenen Formen auftritt.
Die Verwendung von PAS-gefärbten Nierenbiopsien, eine gängige Methode zur Untersuchung der Nierenstruktur, ermöglicht eine detaillierte Beurteilung der glomerulären Schäden. Hier kommt die KI ins Spiel: Moderne Algorithmen und Bildverarbeitungstechniken können dazu beitragen, feine morphologische Veränderungen in den Nierenbiopsien zu identifizieren, die für das menschliche Auge schwierig zu erkennen sind. Solche Technologien verbessern nicht nur die Diagnosegenauigkeit, sondern beschleunigen auch den Prozess der Befundinterpretation.
Die Kombination von KI mit traditionellen Methoden wie der Nierenbiopsie bietet somit das Potenzial, die Diagnose und das Management von IgA-assoziierter MNG wesentlich zu verbessern. Indem sie die Erkennung subtiler Muster in den Biopsieproben ermöglicht, kann die KI dazu beitragen, die Behandlung individuell auf den Patienten abzustimmen und letztendlich die Patientenergebnisse zu verbessern. Dieser Ansatz markiert einen entscheidenden Schritt hin zu einer präziseren und patientenzentrierten Nephrologie.
Die Tools in der Mitte des Bildes sind für die detaillierte Bildannotation konzipiert und umfassen Werkzeuge für die Auswahl und Markierung von Interessensgebieten (ROIs), das Zeichnen von Linien und Formen sowie spezialisierte Funktionen für die Identifizierung von Details in den annotierten Strukturen. Sie ermöglichen Benutzern, präzise manuelle Anpassungen vorzunehmen und automatisierte Funktionen für effiziente und genaue Bildanalysen zu nutzen.
Die präzise Bildanalyse von Nierentubuli ist für die Diagnostik von IgA-assoziierter membranöser Glomerulonephritis (MNG) von großer essentiell. Sie liefert wichtige Einblicke in die Nierenfunktion und ist entscheidend für das Verständnis und die Überwachung des Krankheitsverlaufs. Die Erkrankung kann zu chronischen Nierenleiden und terminalen Nierenversagen führen, weshalb eine genaue Tubulianalyse für die Entwicklung angemessener Behandlungen notwendig ist. Fortgeschrittene Techniken wie Immunfluoreszenz und Elektronenmikroskopie sind unerlässlich für eine detaillierte Untersuchung der Nierentubuli, was für eine umfassende Diagnose von kombinierten Glomerulopathien entscheidend ist.
Die Analyse tubulointerstitieller Läsionen im Nierenkortex hilft bei der Einschätzung des Schweregrads der glomerulären Schädigung und ist somit zentral für die Prognose von primärer Glomerulonephritis. Insgesamt ist die Messung von Nierentubuli zentral für das Verständnis und die Behandlung der IgA-assoziierten MNG, indem sie wesentliche Informationen über den Zustand und das Schadensausmaß der Niere bereitstellt.
Der gezeigte Bild stellt die Benutzeroberfläche des HSA KIT`s dar, mit besonderem Augenmerk auf die Tubuli einer Nierenhistologieprobe. Der KI-basierter “Kidney Analyser” zeichnet sich durch die Fähigkeit aus, Tubuli mit hoher Genauigkeit zu umranden. Diese Präzision erlaubt es dem System, automatisch die Anzahl und die Fläche der Tubuli zu ermitteln.
Die Integration von KI in der histopathologischen Analyse verbessert die Genauigkeit bei der Identifizierung und Bewertung von Nierenstrukturen. Unser Modul unterscheidet effektiv zwischen Tubuli und benachbarten Geweben, was für die genaue Diagnosestellung und die Beurteilung der Nierenpathologie wesentlich ist. Das HSA KIT mit dem “Kidney Analyser” erleichtert Pathologen die Arbeit, indem es eine detaillierte Analyse mit weniger Aufwand ermöglicht. Die präzisen Daten, die dieses Tool liefert, sind eine zuverlässige Grundlage für die klinische Entscheidungsfindung und unterstützen eine datengestützte medizinische Praxis.
Die Periodic Acid-Schiff (PAS)-Färbung ist eine histologische Färbetechnik, die besonders nützlich ist, um die Strukturen in Nierengewebe hervorzuheben. Sie ermöglicht die Visualisierung von Komponenten wie Basalmembranen, Glomeruli und Tubuli durch die Anfärbung von Polysacchariden und Glykoproteinen, welche in diesen Strukturen reichlich vorhanden sind. In der Nierenhistologie ist die PAS-Färbung daher ein wichtiges Werkzeug, um die verschiedenen Nierenkompartimente klar voneinander abzugrenzen.
Diese Färbemethode ist entscheidend, um eine genaue Trennung und Unterscheidung der verschiedenen Strukturen und Kompartimente der Niere zu ermöglichen. Für Pathologen, die digitale Bildanalysesysteme wie den “Kidney Analyser” verwenden, ist die Qualität und Klarheit der PAS-Färbung von großer Bedeutung, da sie die Grundlage für die präzise Bildanalyse und -interpretation bildet.
Die PAS-Färbung verstärkt den Kontrast zwischen den Zellstrukturen und dem umgebenden Gewebe, was die Detektion und quantitative Analyse durch KI-gestützte Software erheblich verbessert. Die deutlich definierten Konturen, die durch diese Färbetechnik erreicht werden, erleichtern es der Software, Tubuli akkurat zu umranden und zu messen. Dies ist im täglichen Einsatz der Software von großer Wichtigkeit, da es die Zuverlässigkeit der Daten und somit die Genauigkeit der diagnostischen Informationen steigert.
HSA KIT
Die HSA KIT Software bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche mit fortschrittlichen Kommentarfunktionen für pixelgenaue Präzision. Sie fördert standardisierte und konsistente Verfahren, die die Analysequalität verbessern.
Erstellung der Ground Truth Daten
Für das Training des Deep Learning-Modells werden Daten benötigt, die durch den Einsatz der HSA KIT Software generiert werden. Whole Slide Images (WSIs) werden in dieses System eingespeist und ein neues Projekt wird aufgesetzt. Ein kritischer Schritt ist die halbautomatische Erstellung einer Basis-ROI (Region of Interest), die den spezifischen Bereich für das Training und die Analyse festlegt. Innerhalb dieser definierten Region ist es möglich, Annotationen vorzunehmen, wobei verschiedene halbautomatische Tools zur Verfügung stehen, die auf traditionellen Bildverarbeitungsalgorithmen basieren.
Individuelle Module im HSA KIT
Das HSA KIT ist im Laborumfeld das bevorzugte Instrument zur Gestaltung und Schulung eigens angefertigter Deep-Learning-Modelle. Angesichts einer breiten Palette erweiterbarer Module ist dieses Set darauf ausgelegt, langfristige Bedürfnisse zu erfüllen und bietet die Flexibilität, sich zeitlich entwickelnden Anforderungen anzupassen. Es ist sowohl für komplexe als auch für einfache Projekte geeignet und stellt alle notwendigen Ressourcen für den Anfang bereit.
Es umfasst alle erforderlichen Werkzeuge, von der Vorbereitung der Daten bis hin zur Erstellung und Bewertung der Modelle, die für den Erfolg in Deep-Learning-Vorhaben nötig sind. Durch seine nutzerfreundliche Gestaltung und umfangreiche Dokumentation ist es auch für Neulinge leicht, dieses umfangreiche Tool zu beherrschen. Das HSA KIT ist somit die Komplettlösung für alle Deep-Learning-Anforderungen.
Bessere Arbeitsabläufe mit dem HSA KIT
HS Analysis verfolgt einen umfassenden Ansatz bei der Analyse von Diapositiven. Wir analysieren nicht nur die Diapositive selbst, sondern integrieren unsere Lösungen auch in die bestehende Infrastruktur. Dies umfasst die Verbindung zum LIS (Labordatensystem) und eine benutzerfreundliche Benennung der Diapositive, um deren Speicherung, Suche und medizinische Verwendung zu erleichtern. Unser Ziel ist es, unseren Kunden ein reibungsloses Erlebnis zu bieten und ihnen schnellen und effizienten Zugang zu benötigten Daten zu ermöglichen.
Traditionelle Arbeitsabläufe in der medizinischen Bildanalyse, wie die Auswertung von CT-Scans, MRTs oder Röntgenbildern, sind oft umständlich. Ein Radiologe verarbeitet und analysiert diese Bilder und erstellt einen subjektiven Bericht. Dies wird manchmal durch eine Qualitätsprüfung eines zweiten Radiologen ergänzt.
Im Gegensatz dazu bietet die KI-basierte Analyse mit dem HSA KIT:
- Standardisierte Prozesse mit subjektiver/objektiver Analyse
- Extraktion relevanter Merkmale aus Rohdaten zur Erstellung aussagekräftiger Modelle für KI-Trainings
- Modulauswahl und Konfiguration ohne umfangreiche Programmierung
- Einfach zu erlernende Software: Annotieren, Trainieren und Automatisieren
- Schnelle und effiziente Analyse mehrerer medizinischer Bilder, die die Diagnose- oder Behandlungszeit verkürzt
- Automatisierte Berichterstellung zur Produktivitätssteigerung und Unterstützung von Ärzten oder Radiologen im Bewertungsprozess