Dokument: HORUSkop: Gewebedarstellung mittels zerstörungsfreier Bildgebungsmethoden
| Titel: | HORUSkop: Gewebedarstellung mittels zerstörungsfreier Bildgebungsmethoden | |||||||
| URL für Lesezeichen: | https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=71471 | |||||||
| URN (NBN): | urn:nbn:de:hbz:061-20251127-125407-9 | |||||||
| Kollektion: | Dissertationen | |||||||
| Sprache: | Deutsch | |||||||
| Dokumententyp: | Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation | |||||||
| Medientyp: | Text | |||||||
| Autor: | Stehl, Verena [Autor] | |||||||
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| Beitragende: | Seidl, Maximilian [Gutachter] Prof. Dr. Heise, Henrike [Gutachter] | |||||||
| Dewey Dezimal-Klassifikation: | 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften » 610 Medizin und Gesundheit | |||||||
| Beschreibungen: | Das Projekt „Hochauflösende Röntgentomographie und intelligente Auswertung histologischer Gewebeproben für die Diagnostik“ (HORUS, Förderkennzeichen: 13GW057D) wird vom BMBF gefördert und hat die Erforschung innovativer Lösungen zur Entlastung der Pathologie in Deutschland zum Ziel. Die Pathologie ist durch hohen Arbeitsaufwand, Fachkräftemangel und begrenzte digitale Prozesse geprägt. HORUSkop ist ein Teilprojekt, das den Fokus auf die Etablierung des Proof-of-Concept legt und die verschiedenen Möglichkeiten zur Ergänzung der pathologischen Diagnostik auslotet. Der Fokus von HORUSkop liegt auf der Anwendung der Mikro-CT-Bildgebung (µCT) zur Erzeugung dreidimensionaler Bilder von formalin-fixierten in Paraffin eingebetteten (FFPE) Gewebeproben und der Erkennung histologischer Gewebestrukturen in den dreidimensionalen Daten. Die
erstellten µCT-Datensätze dienen als Grundlage für die Identifikation optimaler Schnittebenen für mikroskopische Untersuchungen. Somit kann die präzise Schnittführung zur Optimierung der Diagnosefindung beitragen. Ein wesentlicher Bestandteil von HORUSkop ist die Erkennung von Tumorgewebe im µCT-Datensatz. Hierbei kommt künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen zum Einsatz, um die automatisierte Erkennung des Tumorgewebes zu zeigen. Dies kann zukünftig eine schnellere, präzisere und ressourcenschonendere Diagnostik ermöglichen. Weiterhin ist die Identifizierung histologischer Schnitte und molekularbiologischer Anwendungen in HORUSkop, wie Multiplex- oder immunhistochemische Färbungen, im µCT-Datensatz mittels eines für HORUS programmierten Algorithmus. Die Verknüpfung der 2D-Informationen mit der räumlichen Information wird durch diese Entwicklung ebenfalls ermöglicht. Der Ausblick von HORUSkop ist nach dem erfolgreichen Proof-of-Concept die Schaffung einer umfassenderen und individuelleren pathologischen Diagnostik, welche durch die zusätzlichen Möglichkeiten der zerstörungsfreien, räumlichen Gewebedarstellung eine patientenorientierte Ergänzung der konventionellen Pathologie ermöglicht.The project “High-resolution X-ray tomography and intelligent evaluation of histological tissue samples for diagnostics” (HORUS, funding code: 13GW057D) is funded by the BMBF and aims to research innovative solutions to relieve the burden on pathology in Germany. Pathology is characterized by a high workload, a shortage of specialists and limited digital processes. HORUSkop is a sub-project that focuses on establishing proof-of-concept and exploring the various options for supplementing pathological diagnostics. The focus of HORUSkop is on the application of micro-CT imaging (µCT) to generate three- dimensional images of formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) tissue samples and the recognition of histological tissue structures in the three-dimensional data. The µCT data sets created serve as the basis for identifying optimal sectioning planes for microscopic examinations. In this way, precise sectioning can help to optimize the diagnosis. A key component of HORUSkop is the detection of tumor tissue in the µCT data set. Artificial intelligence (AI) and machine learning are used to demonstrate the automated detection of tumor tissue. This can enable faster, more precise and more resource-efficient diagnostics in the future. Another key component of HORUSkop is the identification of histological sections and molecular biology applications, such as multiplex or immunohistochemical staining, in the µCT data set using an algorithm programmed for HORUS. The linking of 2D information with spatial information is also made possible by this development. Following the successful proof-of-concept, the outlook for HORUSkop is the creation of more comprehensive and individualized pathological diagnostics, which, thanks to the additional possibilities of non-destructive, spatial tissue imaging, enables a patient-oriented supplement to conventional pathology. | |||||||
| Lizenz: |  Dieses Werk ist lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz | |||||||
| Fachbereich / Einrichtung: | Medizinische Fakultät » Institute » Institut für Pathologie | |||||||
| Dokument erstellt am: | 27.11.2025 | |||||||
| Dateien geändert am: | 27.11.2025 | |||||||
| Promotionsantrag am: | 22.07.0025 | |||||||
| Datum der Promotion: | 21.11.0025 |
