Stell dir vor, ein Computer kann Krebszellen so gut erkennen wie ein erfahrener Arzt. Forschende haben eine neue Methode entwickelt, die das möglich macht.
Hast du schon mal von digitaler Pathologie gehört? Das ist eine Art, bei der Ärzte Computer nutzen, um Zellen in Gewebeproben zu untersuchen. Diese Methode hilft dabei, Krankheiten wie Krebs zu erkennen. Ein wichtiger Schritt dabei ist es, die Zellkerne in den Gewebeproben genau zu identifizieren und zu trennen. Das ist aber gar nicht so einfach, besonders wenn die Zellen sich überlappen.
Was die Forschenden herausgefunden haben
Forschende haben ein neues Modell namens RepSNet entwickelt. Es kann die Grenzen der Zellkerne in farbigen Gewebebildern genau erkennen und trennen. Das Modell nutzt eine Art „Grenzen-Schätzung“ und eine spezielle Struktur, um die Zellkerne besser zu erkennen. Es hat sich in vielen Tests als sehr genau und schnell erwiesen. Das bedeutet, dass Ärzte schneller und genauer Diagnosen stellen können.
Wie haben sie das gemacht?
RepSNet arbeitet in mehreren Schritten. Zuerst schätzt es die Position der Zellkern-Grenzen für jedes Pixel im Bild. Dabei nutzt es sowohl die Informationen des einzelnen Pixels als auch die umgebenden Informationen. Dann aggregiert es diese Schätzungen, um die genaue Grenze des Zellkerns zu finden. Das Modell nutzt auch eine spezielle Struktur, die es ermöglicht, die Informationen aus verschiedenen Bereichen des Bildes zusammenzufassen. Das hilft, die Zellkerne genau zu erkennen und gleichzeitig die Berechnungen schnell zu halten.
Warum ist das wichtig?
Diese neue Methode ist wichtig, weil sie die Diagnose von Krankheiten wie Krebs schneller und genauer macht. Ärzte können so schneller entscheiden, wie sie Patienten behandeln sollen. Das kann Leben retten und die Behandlung verbessern. Außerdem kann das Modell auch in anderen Bereichen der Medizin helfen, wo genaue Zelluntersuchungen wichtig sind.
Du willst mehr über die Studie wissen?
Die Forschenden hinter dieser Entdeckung heißen Shengchun Xiong, Xiangru Li, Yunpeng Zhong und Wanfen Peng. Sie haben ihre Ergebnisse in einem wissenschaftlichen Artikel veröffentlicht. Quelle: Shengchun Xiong, Xiangru Li, Yunpeng Zhong, Wanfen Peng. „RepSNet: A Nucleus Instance Segmentation model based on Boundary Regression and Structural Re-parameterization“, 2025.