Projekt PathoScan: Automatisierte Digitalisierung in der Routinepathologie

20. April 2020

Erlangen: Das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS arbeitet zusammen mit den Partnern PreciPoint GmbH, HTI Automation GmbH und den Pathologischen Instituten des Universitätsklinikums Regensburg sowie der Technischen Universität München am Aufbau eines automatisierten digitalen Pathologiesystems. Das Ziel des Fraunhofer IIS dabei ist es, Gewebeproben bereits vor der Aufnahme in das Ladesystem auf Qualitätsmängel zu untersuchen und bei Bedarf auszusortieren. So geht keine wertvolle Zeit verloren, indem umsonst gescannt wird oder die Pathologinnen und Pathologen ein minderwertiges Präparat erhalten.

Vollautomatisierter Digitalisierungsworkflow
© Fraunhofer IIS
Vollautomatisierter Digitalisierungsworkflow erleichtert die tägliche Routinearbeit in Pathologielaboren.

Viele Arbeitsschritte in Pathologielaboren werden bisher manuell ausgeführt: Das Aufziehen und Färben der Gewebeproben, die analoge Qualitätskontrolle des histologischen Schnittpräparats wie auch die Speicherung der Bilddatensätze. Digitale Neuerungen finden aufgrund fehlender belastbarer Analyseergebnisse und höherer Ausgaben nur schleichend Einzug. Genau hier setzt das Projekt PathoScan an: Der vollautomatisierte Digitalisierungsworkflow deckt zahlreiche Pathologieprozesse ab, angefangen bei der Gewebefärbung bis hin zur endgültigen Diagnose. Durch die Entwicklung von Verfahren auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI) zur Qualifizierung von Färbung und Schnitt des Fraunhofer IIS, können Proben, die nicht richtig eingefärbt wurden oder Artefakte wie Risse oder Lufteinschlüsse aufweisen, direkt bei Probenentnahme aussortiert werden und nicht erst bei Analyse des bereits digitalisierten Schnitts. Dies spart Zeit und Kosten.

Modulare KI-Lösung erleichtert die tägliche Routinearbeit

Das Fraunhofer IIS arbeitet seit vielen Jahren an automatisierten Mikroskopie-Systemen und an der Analyse von medizinischen Bildern auf Basis des maschinellen Lernens. Dazu gehören zum einen merkmalsbasierte Klassifikationsansätze und zum anderen die Data-Science-Methode Deep Learning, bei der Neuronale Netze, sogenannte Convolutional Neural Networks (CNN’s), genutzt werden. Verfahren des maschinellen Lernens können den Pathologen dabei unterstützen, valide Analyseergebnisse zu erzielen und geben ihm durch die gleichbleibend hohe Bildqualität ein Entscheidungskriterium zur sicheren Befundung an die Hand.

Die problemlose Implementierung des Digitalisierungssystems in vorhandene Pathologiestrukturen wird durch den modularen Aufbau gesichert, eine neuartige Färbetechnologie zum Auftragen von Färbereagenzien verringert zusätzlich den Verbrauch von teuren Reagenzien, insbesondere bei immunhistochemischen Anwendungsfällen.

Das Digitalisierungsprojekt PathoScan mit einem Gesamtvolumen von 3,84 Millionen Euro wird vom Bayerischen Ministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie mit insgesamt 1,63 Millionen Euro gefördert (FKZ ESB074/005). Zum innovationsstarken Konsortium aus Industrieunternehmen und Forschungseinrichtungen gehören neben dem Fraunhofer IIS die Institute für Pathologie der Universität Regensburg und der Technischen Universität München (TUM) sowie die PreciPoint GmbH und die HTI Automation GmbH.

Förderung durch Bayerisches Ministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie