Automatisierte Zellzählung in Spenderhornhäuten aus Organkultur mittels „Deep Learning“ erreicht hohe Präzision und Genauigkeit - Heinzelmann, Sonja; Daniel, Moritz Claudius; Maier, Philip Christian; Reinhard, Thomas; Böhringer, Daniel (Klinische Monatsblätter für Augenheilkunde, 2019)
Hintergrund Ein Hornhauttransplantat aus Organkultur darf i. d. R. nur verwendet werden, wenn präoperativ eine Endothelzelldichte von mindestens 2000 Zellen pro mm2 nachgewiesen ist. Die Messung der Endothelzelldichte ist dadurch erschwert, dass in der Phasenkontrastmikroskopie die Zellgrenzen der Endothelzellen nicht immer gut sichtbar sind und die zählbare Fläche durch quellungsbedingte Descemet-Falten limitiert ist. Bislang ist daher keine automatische Methode zur Endothelzelldichtebestimmung in Hornhauttransplantaten verfügbar. Das neuronale Netzwerk U-Net hat sich in der vollautomatischen Analyse von spiegelmikroskopischen Aufnahmen des Hornhautendothels bewährt. Ziel dieser Studie war die Anwendung des U-Net in der Qualitätssicherung von Hornhauttransplantaten.Material und Methoden Das U-Net wurde zunächst anhand von 100 manuell markierten Befundungsbildern von Hornhäuten aus der Lions-Hornhautbank Baden-Württemberg trainiert. Für die Prüfung der Messgenauigkeit des U-Net wurden 100 weitere Befundungsbilder von der o. g. Hornhautbank zur Verfügung gestellt. Diese wurden jeweils von a) einer erfahrenen Befunderin und b) einem weniger erfahrenen Augenarzt manuell gezählt. Die identischen Bilder wurden vollautomatisch über das trainierte U-Net ausgezählt und dieses Ergebnis mit beiden manuellen Analysen mittels Pearson-Korrelation verglichen.Ergebnisse Der Korrelationskoeffizient zwischen dem U-Net und der erfahren Untersucherin als „Goldstandard“ betrug 0,90. Der Korrelationskoeffizient des weniger erfahrenen Augenarztes mit dem Goldstandard betrug nur 0,81. Beide Korrelationen erwiesen sich als statistisch hochsignifikant (p < 0,0001).Schlussfolgerung Die enge Korrelation des U-Net mit dem „Goldstandard“ deutet darauf hin, dass mit dem U-Net, die medizintechnische Zulassung vorausgesetzt, eine effektive Unterstützung in der Qualitätsbeurteilung von Hornhauttransplantaten in der Hornhautbank möglich ist. Dies hätte Vorteile für die Objektivität und die Arbeitseffizienz.
Keywords: Hornhauttransplantation; Hornhautbank; Endothel; neuronales Netzwerk; Deep Learning