Für die Infarktforschung ist es wichtig zu wissen, wie groß ein Infarkt unter definierten Bedingungen ist und wieviel Herzgewebe dabei abgestorben ist. Um die Größe eines Herzinfarktes in Laborversuchen zu bestimmen, werten Forschende Bilder von betroffenen Schweineherzen aus. Bislang findet diese Auswertung in ca. 90 Minuten ,von Hand‘ statt. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) kann den Vorgang beschleunigen und die Dauer der Auswertung auf etwa 20 Sekunden verkürzen. Die neue Methode hat ein Forschungsteam der Medizinischen Fakultät der Universität Duisburg-Essen und des Universitätsklinikums Essen entwickelt.

Eine präzise Bestimmung der Infarktgröße ist unerlässlich, um neue kardioprotektive Behandlungen zu entwickeln. Dem verstorbenen Schwein wird nach durchlebtem Herzinfarkt zuerst das Herz entnommen. Im Anschluss werden Herzschnitte angefertigt, digitale Bilder aufgenommen und schließlich von Hand ausgewertet. Das Forschungsteam der Medizinischen Fakultät der Universität Duisburg-Essen um Prof. Petra Kleinbongard und Prof. Gerd Heusch hat in Zusammenarbeit mit Prof. Jakob Nikolas Kather von der TU Dresden nun eine schnelle und präzise KI-basierte Methode in ,Basic Research in Cardiology‘ veröffentlicht. Ihr automatisiertes Verfahren verkürzt die Messung auf 20 Sekunden.

In der Studie wurden insgesamt 3869 digitale Bilder von Triphenyltetrazoliumchlorid (TTC)-gefärbten Herzschnitten aus Schweinen verwendet, um ein Deep-Learning-Modell zur Infarktgrößenbestimmung zu trainieren und etablieren. Die Forschenden haben die Bilder digital vorverarbeitet, indem sie störende Hintergründe entfernt und das Bildformat angepasst haben.

Zunächst wurde an einem Teil der digitalen Herzschnitt-Bilder die KI angelernt. Als Referenz für die KI wurden von Hand die Infarktbereiche, die nicht-betroffenen Bereiche und andere relevante Regionen auf den Herzschnitt-Bildern eingezeichnet. Durch den Einsatz eines speziell trainierten Deep-Learning-Modells auf Basis der U-Net-Architektur konnte die Auswertungszeit pro Experiment von 90 Minuten auf nur 20 Sekunden reduziert werden. „Die Ergebnisse, die das Modell uns in einem unabhängigen Datenset liefert, stimmen bis zu 98 Prozent mit unseren manuellen Messungen an Schweineherzen überein“, so Prof. Petra Kleinbongard. Damit stelle die neue Methode eine objektive und zuverlässige Alternative zur herkömmlichen Infarktgrößenmessung dar, die auch in Forschungsverbünden eingesetzt werden könne. Die Technologie wurde bereits erfolgreich in verschiedenen Herzmodellen getestet und könnte die Forschung zur Kardioprotektion erheblich voranbringen, so die Autoren der Studie. Die Originalarbeit ist hier (Open Access) zu finden.