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Mikroskopische Blutbild-Analyse automatisiert

20.11.2003


Neuartige Bildauswerteverfahren ermöglichen eine schnelle und objektive Erstellung des Differenzialblutbildes. Die Entwicklung eines voll funktionstüchtigen Labormusters wird vom BMBF durch den Gewinn des Innovationswettbewerbs mit 180 000 Euro gefördert.



Preisverleihung am 20. November um 13 Uhr, Halle 3



Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts für Integrierte Schaltungen IIS unter der Projektleitung von Heiko Kuziela, in enger Zusammenarbeit mit Dr. rer. nat Hilmar Luthe und Dr. med. Claudia Pouwels von der Universität Göttingen, entwickeln ein neues softwaregestütztes Bildverarbeitungssystem, um zukünftig das Differenzialblutbild einer großen Anzahl von Patienten automatisch erstellen zu können. Das Projekt wird auf der Medica vorgestellt.

Die drei Wissenschaftler werden für das neue Bildauswerteverfahren auf der Medica in Düsseldorf am 20. November mit dem Innovationspreis zur Förderung der Medizintechnik vom Bundesministerium für Bildung und Forschung ausgezeichnet.

Ein Differenzialblutbild zählt zu den gängigen Diagnoseverfahren und kann erste Anhaltspunkte zur Erkennung verschiedenster Krankheiten geben. Bei rund 40 Prozent dieser Proben ergeben sich Auffälligkeiten, die momentan von einer Fachkraft manuell überprüft werden müssen. Hier greift die Idee der Erlanger Wissenschaftler, ein Mikroskop mit digitaler Bildauswertung zu koppeln und so das Auszählen der Blutkörperchen zu automatisieren. Möglich wird dies durch die heute verfügbaren hochauflösenden Digitalkameras, leistungsfähigen Computer und ausgeklügelten Auswertealgorithmen. Diese Kombination ermöglicht es auch farbige Bildinformationen automatisch auszuwerten. Das System wird die zuvor eingefärbten Leukozyten-Typen lokalisieren, unterscheiden und zählen.

Ergebnisse von computergestützten Bildanalyseverfahren zeigt das Fraunhofer IIS auf der Medica auch am Beispiel der Krebsfrüherkennung an Gebärmutterhalszellen. Das Ziel dieses Systems ist eine verbesserte, rechnergestützte Befundung von Mikroskopiebildern, um Fehlklassifikation manueller Auswertung signifikant zu reduzieren und den dafür erforderlichen apparativen Aufwand in einem wirtschaftlich vernünftigen Kostenrahmen zu halten.

Martina Spengler | idw
Weitere Informationen:
http://www.iis.fraunhofer.de

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