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Künstliche Intelligenz: Googles AR-Mikroskop erkennt selbstständig Krebszellen

Mustererkennung ist eine Domäne von KI-Systemen. Google kombiniert in seinem Mikroskop Mustererkennung mit Augmented Reality zur Erkennung von Krebszellen. Das könnte helfen, Krebs frühzeitig zu erkennen und Fehldiagnosen auszuschließen.

Künstliche Intelligenz: Googles AR-Mikroskop erkennt selbstständig Krebszellen

Das AR-Mikroskop von Google soll das Erkennen von Krebszellen erleichtern.

(Bild: Google (Screenshot))

Google hat einen Prototyp seines Augmented Reality Microscope (ARM) auf dem Jahrestreffen der American Association for Cancer Research (AACR) vorgestellt und in einem Papier zur Begutachtung vorgelegt. Das Mikroskop vereint Mustererkennung über eine künstliche Intelligenz mit einer Augmented-Reality-Visualisierung (AR) zur einfacheren Krebserkennung.

Eine Kamera nimmt die Gewebeproben unter dem Mikroskop auf, eine künstliche Intelligenz (KI) wertet die Bilder auf einem angeschlossenen Rechner in Echtzeit mit zehn Bildern pro Sekunde aus. Die Konturen verdächtiger Zell-Areale werden dann per AR im Bild hervorgehoben.

Areale mit möglichen Krebszellen werden mit einer Umrandung versehen.

(Bild: Google)

Neben dem Hervorheben der Konturen können weitere Markierungen wie Pfeile, Texte, Heatmaps oder Animationen über das Bildgelegt werden. Der untersuchende Pathologe kann damit sofort sehen, ob und welche Zellen betroffen sind und sie näher untersuchen. Die Erkennung und Markierung bei 4- bis 40-facher Vergrößerung funktioniert auch dann, wenn der Objektträger bewegt wird. Im Bild wandern die Markierungen entsprechend mit. Die Gefahr, Krebszellen durch überdeckendes Gewebe zu übersehen, ist nach Angaben der Google Forscher durch Einsatz des ARM geringer.

Wissenschaftler erkären das Prinzip des Google ARM und der Krebserkennung in Echtzeit. – Quelle: Google

Das derzeit vorgestellte KI-System des Google ARM ist auf die Erkennung von Brustkrebsmetastasen in Lymphknotenproben und Prostatakrebszellen trainiert. Dazu wurden Aufnahmen von befallenen und unbefallenen Zellproben verwendet. Die Erkennung sei aber prinzipiell nicht nur auf diese beiden Krebsarten beschränkt. Durch entsprechendes Training der KI mit Bildern anderer Krebszellen können auch andere Krebsarten erkannt werden. (olb)

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