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Automatische Chromosomenklassifikation

Eine normale menschliche Zelle enthält 46 Chromosomen, die zu 24 Chromosomenklassen gehören, und Träger der gesamten Erbanalagen des Individuums sind. Nach Schätzungen wird an ca. 1%aller Menschen im Laufe ihres Lebens eine prä- oder postnatale genetische Analyse dieser Zellen vorgenommen. Umgerechnet bedeutet dies, daß pro Jahr Karyogramme weltweit erstellt werden. Soll eine Zelle auf mögliche genetische Defekte hin untersucht werden, so ist es zunächst nötig, diese Klassenstruktur in einem sogenannten Karyogramm darzustellen.

Diese Aufgabe wird heute in der Regel noch von Spezialisten manuell erledigt. Da es sich in den meisten Fällen um normale Zellen handelt, liegt es nahe, die Zytogenetiker von dieser Routinearbeit durch automatische Klassifikationssysteme zu entlasten. Angewandt auf einfache Organismen mit bis zu 20 Chromosomen pro Zelle arbeiten diese Systeme schon mit einer sehr geringen Fehlerrate. Da es bei menschlichen Chromosomensätzen weit über Klassenzuordnungen gibt, von denen nur eine richtig ist, werden diese in den meisten Systemen mit einer erheblichen Fehlerrate klassifiziert. Es ist heute allerdings möglich, ein Karyogramm automatisch mit einer Fehlerrate von weniger als 2%Chromosomen zu erstellen. Da der Zytogenetiker immer noch 20 mal weniger Fehler macht, ist seine Aufgabe dann noch, diese Fehler zu korrigieren und die pathologischen Fälle zu behandeln.

Zur Klassifikation ist es nötig, hinreichend vorbereitete Zellen unter dem Mikroskop zu fotografieren, Merkmale zu extrahieren und diese anschließend zu klassifizieren. Am Lehrstuhl wurde ein System entwickelt, welches aufgrund der eingegebenen Chromosomenmerkmale ein Karyogramm mit einer Fehlerrate von 1.8%Chromosomen automatisch erstellt. Zur Lösung dieser Aufgabe wurden Methoden der Diskriminanzanalyse sowie deterministische und stochastische Verfahren der diskreten Optimierung eingesetzt. Das verwendete Datenmaterial stammt von der MRC Human Genetics Unit, Edinburgh. Dabei waren Probleme der hochdimensionalen Statistik und der dafür nötigen Optimierungstheorie zu bewältigen. Auf dem letzten Gebiet arbeitet der Lehrstuhl mit Prof. Dr. Peter Kleinschmidt (Passau) und Prof. Dr. Milan Vlach (Prag) zusammen.



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Fri Jun 3 13:37:08 MET DST 1994