Hämatologie trifft Bildverarbeitung

Hintergrund

Im Knochenmark bilden sich Blutzellen, welche als ausgereifte Blutzellen später zahlreiche wichtige Aufgaben erfüllen. Bei Krankheiten wie Leukämie verändern sich typische Muster dahingehend, dass im Knochenmark weniger Zellen fertig ausreifen und vermehrt Vor- oder Zwischenstufen zu finden sind. Eine automatisierte Erkennung des Zelltyps einer Zelle und die Auswertung eines gesamten Knochenmark-ausstriches im Bezug auf die Anzahl und die Verteilung bestimmter Zelltypen würde die Diagnose beschleunigen, objektivieren und neue Wege in der Krebsforschung ermöglichen.

Fragestellungen

Die zentrale Aufgabe besteht darin, Zellen im Knochenmark zu erkennen, zu klassifizieren und zu zählen. Jeder einzelne dieser Schritte birgt jedoch zahlreiche Fragestellungen und Potential für neue Forschung. Die Erkennung einzelner Zellen im Knochenmark ist vor Allem durch die große Dichte und Diversität der Zellen herausfordernd. Die Klassifikation wird durch die große Anzahl an zu erkennenden Zelltypen zu einem Kernproblem des Projektes. Neben klassischen Verfahren ergeben sich hier vielfältige Lösungsansätze aus dem Bereich Deep Learning.

Abschlussarbeiten

Das Projekt bietet zahlreiche Möglichkeiten für Bachelor- oder Master-Arbeiten. Neben den oben genannten Fragestellung gibt es einige weitere Themen, die sich für Abschlussarbeiten eignen. Methodisch befassen sich die meisten davon entweder mit klassischen Bildverarbeitungsmethoden oder modernen Machine Learning Ansätzen (gerade im Hinblick auf Klassifikation und Segmentierung). Bei Interesse würde ich mich über eine kurze Nachricht freuen und kann dann gerne in einem persönlichen Gespräch mögliche Arbeitsthemen genauer vorstellen!

Kooperationspartner

Das Projekt erfolgt in Kooperation mit der Klinik für Hämatologie, Onkologie, Hämostaseologie und Stammzelltransplantation des Uniklinikums Aachen. So können Synergien aus medizinischer Expertise und der digitalen Bildverarbeitung optimal für innovative Forschung in beiden Bereichen genutzt werden.

Kontakt

Philipp Gräbel
graebel@lfb.rwth-aachen.de