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Die Physiker Alexander Kihm und Stephan Quint aus der Forschergruppe von Professor Wagner von der Universität des Saarlandes haben ein neues Software-Analyseverfahren entwickelt, welches über Mustererkennung in einem Schnelltest die Form großer Mengen von Zellen erkennt und klassifizieren kann. Krankheiten, bei denen eine Formveränderung von Blutzellen typisch ist wie zum Beispiel bei der Malaria oder der Sichelzellenanämie, aber auch beim Diabetes, lassen sich mit Hilfe von künstlicher Intelligenz anhand von charakteristischen Krümmungen und Wölbungen charakterisieren und blitzschnell einordnen. Die Mustererkennung der Blutzellen erfolgt durch künstliche neuronale Netzwerke, die ähnlich arbeiten wie menschliche Nervenzellen. Die bisher bekannten Analyseverfahren, die denselben Zweck verfolgen, dauern lange, sind zudem teuer und aufwändig. Das von den beiden Wissenschaftlern entwickelte Softwareprogramm ist auch auf andere Anwendungen übertragbar, wenn die Software entsprechend angelernt wird. Kihm und Quint entwickelten mathematische Modelle und programmierten die entsprechende Software zur Mustererkennung, als ihnen klar wurde, dass sie das künstliche neuronale Netzwerk trainieren müssen. Die Datensätze für die Programmierung gewannen sie durch Beobachtung der roten Blutkörperchen unter dem Hellfeldmikroskop und anschließender Klassifizierung, nachdem sie gewaschenes Blut, das nur noch rote Blutzellen enthielt, durch ganz feine Röhrchen, gerade größer als die Blutkörperchen selbst, schickten. Datensätze mit mehreren Tausend Zellen lassen sich so in Sekunden analysieren; die Grundlage für Schnelltests gegen Krankheiten.

Quelle: www.bionity.com