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Die elektronische Nase identifiziert Hirntumoren in Echtzeit, indem sie das Gewebe „schnüffelt“

Das Gerät ist in der Lage, den durch die Schnitte des elektrischen Skalpells erzeugten chirurgischen Rauch zu "riechen", wodurch die Art des Tumors und des Gewebes unterschieden wird (und dem Neurochirurgen in Echtzeit geholfen wird).

Gianluca Ricciodi Gianluca Riccio
in Medizin
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Die elektronische Nase identifiziert Hirntumoren in Echtzeit, indem sie das Gewebe „schnüffelt“
Juni 15 2019
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In der Neurochirurgie ist die Verwendung elektronischer Skalpelle mittlerweile zur Norm geworden: Verbrennen von Gewebe bedeutet, seine Moleküle zu verteilen und sie buchstäblich in Rauch aufzusaugen.

Die von Forschern der Universität Tampere in Finnland entwickelte Methode umfasst ein Gerät, mit dem der durch Schnitte erzeugte chirurgische Rauch in Echtzeit „gerochen“ werden kann, um so die Zusammensetzung der Gewebe zu analysieren, mit denen er arbeitet.

Die Studie wurde im Journal of Neurosurgery veröffentlicht.

"In der gegenwärtigen klinischen Praxis ist der Prozess viel komplexer: Eine sehr kleine Probe des Tumors wird analysiert, nachdem er während der Operation entnommen, eingefroren und an einen Pathologen geschickt wurde." sagt der Forscher Ilkka Hapala.

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Heute erstellt der Pathologe nach Beobachtung unter dem Mikroskop eine Analyse und ruft den Operationssaal an, um die Antwort zu liefern. Es sieht schon vor hundert Jahren so aus.

"Unsere neue Methode bietet die Möglichkeit, das Gewebe in Echtzeit und an vielen Stellen des Tumors zu analysieren, mit dem Vorteil, dass ein Gerät verwendet werden kann, das mit den bereits vorhandenen Instrumenten verbunden ist." erklärt Haapala.

Wie die "elektronische Nase" funktioniert

Die vom elektronischen Skalpell erzeugten Dämpfe passieren ein vom Gerät erzeugtes elektrisches Feld: Jede Art von Rauch (und damit Stoff) hat eine genaue Verteilung der Ionen in einem elektrischen Feld. Mit anderen Worten, es hat seinen eigenen olfaktorischen Abdruck.

An die "Nase" ist ein maschinelles Lernsystem angeschlossen, das ihm hilft, die Analysen beim Sammeln von Daten zu verfeinern: Die Genauigkeit des Systems bei der Klassifizierung von gutartigen und bösartigen Tumoren betrug bereits nach der ersten Anwendung 83% und in kurzer Zeit (nach etwa 700 durchgeführten Analysen) 94%.

Wenn wir sagen "eine unfehlbare Nase haben".

Stichworte: DiagnosenMaschinelles Lernenelektronische NaseNeurochirurgieTumoren
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