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Automatic classification and image analysis of confocal laser endomicroscopy images

Internally funded project

Start date : 01.10.2014

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Project details

Short description

The goal of this project is to detect cancerous tissue in confocal lasermicroendoscopy (CLE) images of the oral cavity and the vocal cord. The current treatment of these diseases is a histological analysis of specimen and a surgical resection, which has a rather high long-term survival rate, or radiation therapy with a lower survival rate. An early detection of cancerous tissue could lead to a lowered complication rate for further treatment, as well as a better overall prognosis for patients. Further, an in-vivo diagnosis during operation could narrow down the area for the necessary surgical excision, which is especially beneficial for cancer of the vocal cords.

For this reason, we are applying methods of pattern recognition to facilitate and support diagnosis. We were able to show that these can be applied with high accuracies on CLE images.

Scientific Abstract

Dieses Projekt beschäftigt sich mit der automatischen Erkennung von Plattenepithelkarzinomen im Bereich der Mundhöhle sowie der oberen Atemwege mittels konfokaler Laserendomikroskopie. Aktuell werden im Verdachtsfall histologische Präparate entnommen und untersucht und der betroffene Gewebebereich entfernt sowie ggf. eine Bestrahlung vorgenommen. Eine frühzeitige, nichtinvasive Erkennung karzinogenem Gewebes kann die Komplikationsraten einer Behandlung reduzieren und die langfristigen Ergebnisse verbessern und somit zu einer besseren ingesamten Prognose für Patienten beitragen. Die in vivo Diagnose vor oder während eines operativen Eingriffes kann hierbei den betroffenen Bereich so eingrenzen, dass bei einer chirurgischen Entfernung möglichst geringe Begleiterscheinungen auftreten. Dies ist speziell im Bereich der Stimmlippen vorteilhaft um hiermit die Anzahl an falsch-positiven Verdachtsfällen zu reduzieren und Patienten unnötige chirurgische Eingriffe mit teilweise gravierenden Veränderungen der Stimme zu ersparen.

Wir setzen zur vereinfachten Diagnose und zur Unterstützung der Experten Mustererkennungsverfahren ein und konnten zeigen, dass diese bereits heute bösartige Gewebsveränderungen mit hoher Genauigkeit erkannt werden können.

Involved:

Contributing FAU Organisations:

Research Areas