Das Forschungsteam um die Universitätsmedizin Göttingen stellt ein Deep-Learning-Verfahren vor, das dreidimensionale Mikroskopiebilder der Cochlea automatisiert auswertet. Das System rekonstruiert die Hörschnecke und erkennt unter anderem innere Haarzellen, Spiralganglienneuronen und deren Synapsen. Auch die räumliche Organisation der Hörschnecke und die Verteilung von Markierungen für Gentherapieprodukte lassen sich analysieren. Die Forschenden verglichen die Ergebnisse mit manueller Bildauswertung und bisherigen Segmentierungsmethoden. Das Verfahren wurde zudem an unterschiedlichen Tiermodellen und Bildauflösungen erprobt.
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