Philips und das niederländische Labor
LabPon haben angekündigt, eine neue Datenbank zu entwickeln: Sie soll die Pathologen eine Fülle von Informationen und aggregierten Daten für die Entwicklung von Bildanalyse-Algorithmen liefert.
Dies wiederum soll der der rechnergestützten Pathologie und der Pathologieausbildung genauso dienen wie der Forschung.
Im Hintergrund steht, dass sich «Deep Learning»-Verfahren in der Bildanalyse inzwischen zum State of the Art im Bereich maschinelles Sehen entwickelt haben. Dafür benötigt man aber Datenbanken mit mit hohem Datenvolumen und hochwertigen Daten.
«Der Pathologe bleibt wichtig»
LabPon wird als eines der gössten Pathologie-Laboratorien in den Niederlanden seinen Fundus von jährlich rund 300'000 Whole Slide Images zur Datenbank beisteuern.
Die Bilder enthalten anonymisierte Datensätze zu katalogisierten Fällen, die manuell vom Pathologen kommentiert werden, und umfassen eine Vielzahl von Gewebetypen und Krankheitsbildern sowie andere relevante Diagnoseinformationen.
«Der Pathologe bleibt wichtig, denn er muss die definitive Diagnose stellen, und diese hat einen hohen Einfluss auf die Behandlung des Patienten», sagt Alexi Baidoshvili, Pathologe bei LabPON. Aber: «Software-Tools könnten dazu beitragen, die Pathologen von einem Teil ihrer Arbeit zu entlasten, etwa der Bestimmung von Tumorzellen, Auszählung mitotischer Zellen oder Identifizierung von perineuralem und vaso-invasivem Wachstum, und um Messungen genauer und präziser durchzuführen.»