CareLit Fachartikel

Quality Control in the Corneal Bank with Artificial Intelligence: Comparison of a New Deep Learning-based Approach with Conventional Endothelial Cell Counting by the “Rhine-Tec En…

Michelle Dreesbach, Daniel Böhringer, Paola Kammrath Betancor, Mateusz Glegola, Philip Christian Maier, Thomas Reinhard, Sonja Heinzelmann · Klinische Monatsblätter für Augenheilkunde · 2024 · Heft 06 · S. 734-740

Dokument
954629
CareLit-ID
Jahr
2024
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Klinische Monatsblätter für Augenheilkunde
Autor:innen
Michelle Dreesbach, Daniel Böhringer, Paola Kammrath Betancor, Mateusz Glegola, Philip Christian Maier, Thomas Reinhard, Sonja Heinzelmann
Ausgabe
Heft 06 / 2024
Jahrgang 241
Seiten
734-740
Erschienen: 2024-06-01 00:00:00
ISSN
0023-2165
DOI
10.1055/a-2299-8117

Zusammenfassung

ZusammenfassungDie Endothelzelldichte ist ein objektiver Parameter für die Freigabe von Hornhauttransplantaten zur Operation. In der Lions Hornhautbank Baden-Württemberg wird für diese Quantifizierung das „Rhine-Tec Endothelial Analysis System“ verwendet, das auf der Methode des festen Zählrahmens basiert und nur eine kleine Stichprobe von 15 bis 40 Endothelzellen berücksichtigt. Das Messergebnis hängt daher von der Platzierung des Zählrahmens und der manuellen Nachkorrektur der im Zählrahmen gewerteten Zellen ab. Um den Stichprobenumfang zu erhöhen und eine höhere Objektivität zu schaffen, haben wir auf Grundla…

Schlagworte

corneal transplantation deep learning corneal endothelium corneal bank fully automated Hornhauttransplantation Endothel Hornhautbank vollautomatisiert Klinische Monatsblätter für Augenheilkunde