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Automatisierte Quantifizierung der Parasitämie von Vogelmalaria-Erregern in Blutausstrichen mittels künstlicher Intelligenz

Abstract
Aviäre Plasmodien, die Erreger der Vogelmalaria, sind einzellige Blutparasiten die von Stechmücken übertragen werden und weltweit häufig in Vögeln vorkommen. Nach einer Vermehrung im Gewebe des Vogelwirts gelangen die Parasiten ins Blut und befallen Erythrozyten (rote Blutzellen), auch als Parasitämie bezeichnet. Die Infektion verläuft für die betreffenden Vögel sehr unterschiedlich, von mild ohne Auftreten klinischer Symptome bis hin zu schwerer Erkrankung. Zur Diagnose einer Plasmodien-Infektion werden die Parasiten in einem Blutausstrich mittels Lichtmikroskopie nachgewiesen. Ein wichtiger Parameter zur Beurteilung der Schwere der Infektion ist die Intensität der Parasitämie, gemessen am Anteil infizierter Blutzellen. Dieser wird konventionell durch manuelles Auszählen von mehreren Tausend Blutzellen bei starker mikroskopischer Vergrößerung bestimmt, weshalb die Methode enorm zeitaufwendig ist. Ziel des vorliegenden Projekts ist die Entwicklung eines Bildanalyse-Algorithmus mittels künstlicher Intelligenz, welcher die automatisierte Quantifizierung der Plasmodien-infizierten Erythrozyten in Blutausstrichen ermöglicht. Mithilfe von Deep learning, der State-of-the-Art-Methode im Bereich des maschinellen Lernens, soll der Algorithmus darauf trainiert werden, die verschiedenen Parasitenstadien in infizierten Blutzellen sowie nicht-infizierte Blutzellen zu identifizieren. Anschließend wird der Bildanalyse-Algorithmus hinsichtlich Sensitivität und Reproduzierbarkeit gegenüber der manuellen Methode überprüft.
Kurzbezeichnung
Quantifizierung aviärer Plasmodien mittels KI
Projektleitung
Himmel Tanja
Laufzeit
01.04.22-31.12.22
Programm
Hochschuljubiläumsfonds der Stadt Wien
Art der Forschung
Angewandte Forschung
Beteiligte Vetmed-Organisationseinheiten
Institut für Pathologie
Gefördert durch
Stadt Wien, Rathausstraße 14-16, 1082 Wien, Österreich
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