CELLnet: automatisierte Leukozytendifferenzierung für die Leukämiediagnostik mit KI

2019 | Arbeitswelt | Rheinland-Pfalz

Teilnehmer

  • Tara Moghiseh (17), Kaiserslautern
    Staatliches Heinrich-Heine-Gymnasium, Kaiserslautern

Preise

  • Bundessieg 1. Preis Arbeitswelt Preisstifter: Bundesminister für Arbeit und Soziales Hubertus Heil

Projekt

KI im Krebslabor

CELLnet: automatisierte Leukozytendifferenzierung für die Leukämiediagnostik mit KI

Bei Leukämiekranken müssen die weißen Blutkörperchen regelmäßig untersucht werden. Das ist teuer und benötigt viel Zeit. Tara Moghiseh ist überzeugt, dass sich diese Analysen mithilfe künstlicher Intelligenz schneller und günstiger erstellen lassen, ohne dabei an Genauigkeit einzubüßen. Die Jungforscherin programmierte Algorithmen, die verschiedene Typen weißer Blutkörperchen anhand bestimmter Merkmale erkennen und das so Gelernte anschließend auf unbekannte Blutproben übertragen. Ihr Leukozytenklassifikator kann die fünf Haupttypen dieser Blutkörperchen mit einer Genauigkeit von etwa 98 Prozent unterscheiden und auszählen. Für eine maximale Zuverlässigkeit benötigt das selbstlernende, neuronale Netzwerk allerdings noch weitaus mehr Blutproben zum Trainieren.

 

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