Teilprojekt eines Verbundes

Künstliche Intelligenz zur Diagnose von Netzhauterkrankungen

Förderkennzeichen: 01EW2101
Fördersumme: 303.621 EUR
Förderzeitraum: 2021 - 2024
Projektleitung: Prof. Dr. Jan Kremers
Adresse: Universitätsklinikum Erlangen, Lehrstuhl für Augenheilkunde
Schwabachanlage 6
91054 Erlangen

Das Projekt AI_D zielt auf eine robustere Diagnose sowie auf eine bessere Verlaufs- und Therapieverfolgung von altersbedingter Makuladegeneration (AMD) und erblichen Netzhauterkrankungen (wie z. B. Retinitis Pigmentosa (RP) und Stargradt's Disease (SD)). Dazu kommen bei den Untersuchungen mit Patienten und Normalprobanden folgende neueste Techniken zum Einsatz. 1) Mithilfe von hochauflösenden Bildgebenden Verfahren (adaptive Optik) werden die Entstehung und Entwicklung von Drusen in AMD und von weißgelben Flecken bei der SD gemessen. Die Position und Größe der Drusen und der Flecken werden mit der räumlichen Anordnung von retinalen Pigment Epithelzellen (RPE) und Fotorezeptoren verglichen (Work Package WP1). 2) Mit einer innovativen Projektionstechnik mit fünf verschiedenfarbigen Leuchtdioden als Lichtquellen werden die Erregungen der vier Fotorezeptortypen (Stäbchen sowie die S-, M- und L-Zapfen) und der lichtempfindlichen retinalen Ganglienzellen isoliert und die elektro-retinografischen Aktivitäten gemessen. Die räumlichen Anordnungen der rezeptorabhängigen Aktivitäten werden bei Normalprobanden und RP- und SD-Patienten gemessen (WP2). 3) Die neuen Techniken und Methoden werden in einer klinischen Umgebung eingeführt, damit vollständigere Datensätze von AMD-, RP- und SD-Patienten erhoben werden können (WP3). 4) Die strukturellen und funktionellen Daten aus WP1 und WP2 werden mit künstlicher Intelligenz ausgewertet, um zu einer verbesserten Beschreibung der krankheitsbedingten Veränderungen zu kommen (WP4).