Mit enormen Bilddatenmengen gegen Augenerkrankungen

11. September 2016, 18:39
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Wiener Forscher entwickeln selbstlernender Systeme, die Netzhauterkrankungen erkennen und Behandlungserfolge prognostizieren können.

Wien – Aus Bücherwürmern werden Brillenschlangen. Was lange als volkstümliches Vorurteil belächelt wurde, gilt mittlerweile als wissenschaftlich bestätigtes Faktum: Im industrialisierten Teil der Welt steigt die Zahl der Kurzsichtigen seit Jahrzehnten an, weil immer mehr Menschen immer früher immer mehr lesen. "Das Problem ist aber nicht das Lesen selbst, sondern das Lesen bei künstlichem Licht", wie Ursula Schmidt-Erfurth, Leiterin der Universitätsklinik für Augenheilkunde und Optometrie am AKH Wien, betont.

Nachhaltige Schädigung

Problematischer als die Kurzsichtigkeit, die mit Kontaktlinsen oder Brillen ausgeglichen werden kann, sind allerdings Netzhauterkrankungen. Sie nehmen mit dem Alter zu und sind die häufigste Ursache für Erblinden. Zu den Netzhauterkrankungen zählt etwa die Makuladegeneration, an der in Europa etwa sieben Millionen Menschen leiden. Vorbeugen kann man dieser Erkrankung nur in geringem Maß, indem man etwa das Auge vom Kindesalter an vor intensivem Licht schützt oder auf das Rauchen verzichtet – "aber die Sehzellen erneuern sich nicht", sagt Schmidt-Erfurth. Doch es gibt auch eine gute Nachricht: In der Augenheilkunde findet zurzeit eine digitale Revolution statt, die bald eine bessere Diagnose und Therapie von Netzhauterkrankungen ermöglichen wird. Konkret geht es dabei um eine spektakuläre Weiterentwicklung der Optischen Kohärenztomografie (OCT), die im Rahmen der Alpbacher Technologiegespräche Ende August vorgestellt wurde. Bei der OCT wird die Netzhaut mittels Laser quasi abgetastet und jede einzelne Schicht fast bis auf die Zellebene dargestellt.

"Das funktioniert wie eine In-vivo-Histologie – als würde man sich unter dem Mikroskop kleinste Gewebeteile anschauen", sagt Schmidt-Erfurth. Mittlerweile ist die OCT eine Routineuntersuchung, bei der unzählige Scans von der Netzhaut in allen Schichten angefertigt werden, sodass man auf dem Bildschirm eine realistische Darstellung der Retina zu sehen bekommt. Da in einer Sekunde an die sechs Millionen Voxel aufgenommen werden, entstehen unüberschaubare Bildmengen.

Diese kann sich der Arzt natürlich nicht alle ansehen, zum Erkennen der relevanten Daten braucht es entsprechende Analyseverfahren. Allerdings ist das Analysetool noch nicht allgemein verfügbar. "Heute bekommen die Ärzte von ihren OCT-Geräten nur Bilder, aus denen sie etwa das Vorhandensein einer Makuladegeneration herauslesen können", sagt Schmidt-Erfurth. "Aber sie müssten mindestens einmal im Monat neue Bilder von ihrem Patienten machen, um den Krankheitsverlauf zu beobachten."

Weil das in der medizinischen Praxis üblicherweise nicht möglich ist, arbeiten Computerexperten und Augenärzte am Christian-Doppler-Labor für Ophthalmologische Bildanalyse an der Med-Uni Wien an der Entwicklung von Algorithmen zur automatischen Mustererkennung, mit denen der Computer selbst herausfinden kann, wo es bei einer Retina Probleme gibt und was die Ursachen sind. Es handelt sich dabei um selbstlernende Systeme, die mit der Datenmenge, mit der man sie füttert, immer "klüger" werden.

"Durch das maschinelle Lernen kann der Computer aus Tausenden Datenpunkten erkennen, in welchem Zustand eine Netzhaut ist, wie sie sich entwickeln wird, wie wirksam eine Behandlung wäre", sagt Schmidt-Erfurth, die das CD-Labor leitet. Mit den Algorithmen wird das individuelle Muster der Erkrankung erkennbar und eine maßgeschneiderte Therapie möglich.

Neuronale Netzwerke

Wie aber können diese Systeme so viel mehr wissen als der behandelnde Arzt? "Wir haben schon vor Gründung des CD-Labors vor drei Jahren Bilddaten aus der ganzen Welt gesammelt und analysiert", sagt Schmidt-Erfurth. "Über unser Reading-Center werten wir große Studien von rund 400 universitären Zentren aus." Diese enorme Datenmenge bildet die Basis für die Algorithmen, die mit jedem Datensatz besser werden. Denn im Gegensatz zum menschlichen Gehirn kann der Computer aus den Millionen von Datensätzen aus der ganzen Welt, und deren Verknüpfung die richtigen Schlüsse aus den Netzhautbildern eines Patienten ziehen. Man spricht hier von künstlichen neuronalen Netzwerken. Die Algorithmen, an denen die Forscher im Wiener CD-Labor arbeiten, können die Augenheilkunde revolutionieren.

Da die Erkenntnisse so neu sind, wissen die meisten Augenärzte aber noch nichts davon. An einer Einrichtung werden die neuen Algorithmen schon eingesetzt: der Augenklinik am AKH Wien. "Das gibt es sonst nirgends in ganz Europa", so Schmidt-Erfurth. Tatsächlich ist das Wiener CD-Labor eines der zwei weltweit führenden Zentren zur Entwicklung dieser Auswertungsalgorithmen. Das zweite befindet sich an der Duke-Universität in North Carolina.

Angesichts der weiten Verbreitung von Netzhauterkrankungen – allein in Österreich leiden an die 50.000 Menschen an einer Netzhautdegeneration – bleibt zu hoffen, dass diese Erkenntnisse bald in die gängigen OCT-Geräte integriert werden und damit in jede Augenarztpraxis Einzug halten. (Doris Griesser, 11.9.2016)

  • Der Blick auf die Sonnenfinsternis kann den Augen schaden: Das Archivbild zeigt einen Netzhautschaden des Augenhintergrundes, wie er durch den ungeschützten Blick auf eine totale Sonnenfinsternis verursacht werden kann, wodurch lebenslange Folgeschäden drohen.
    foto: apa/dpa / lilly speicher

    Der Blick auf die Sonnenfinsternis kann den Augen schaden: Das Archivbild zeigt einen Netzhautschaden des Augenhintergrundes, wie er durch den ungeschützten Blick auf eine totale Sonnenfinsternis verursacht werden kann, wodurch lebenslange Folgeschäden drohen.

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