Mikroskope spielen eine entscheidende Rolle bei der Erkennung von Krankheiten. Die Bilder, sei es in Schwarz-Weiß oder Farbe, zeigen wichtige Informationen über Entzündungsherde, Tumorzellen, Stoffwechselerkrankungen und Infektionen. Allerdings haben herkömmliche Mikroskopie-Bilder den Nachteil, dass sie nur zweidimensional sind und somit nicht das räumliche Bild der Zellen wiedergeben. Dies erschwert die Diagnosestellung erheblich. Wissenschaftler vom Casus-Institut in Görlitz haben nun mithilfe von Künstlicher Intelligenz einen Weg gefunden, aus 2-D-Aufnahmen dreidimensionale Zellbilder zu erstellen. Diese bahnbrechende Methode wurde kürzlich im Fachmagazin Scientific Reports veröffentlicht. Durch ihr neues Verfahren können 2-D-Mikroskopie-Bilder automatisiert in räumliche Bilder umgewandelt werden.
Obwohl die Umwandlung von Bildern in die dritte Dimension an sich nicht neu ist und viele Mikroskope bereits 3-D-Bilder liefern, gibt es zahlreiche medizinische Anwendungen, bei denen weiterhin 2-D-Bilder durch Lichtmikroskopie entstehen. Das Forscherteam aus Görlitz hat speziell für medizinische Anwendungen auf Zellebene ein neues KI-Modell entwickelt, um diesem Problem zu begegnen.
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