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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Horváth, Lucas László [VerfasserIn]   i
 Hänselmann, Siegfried [VerfasserIn]   i
 Mannsperger, Heiko Alexander [VerfasserIn]   i
 Degenhardt, Sarah [VerfasserIn]   i
 Last, Katharina [VerfasserIn]   i
 Zimmermann, Stefan [VerfasserIn]   i
 Burckhardt, Irene [VerfasserIn]   i
Titel:Machine-assisted interpretation of auramine stains substantially increases through-put and sensitivity of microscopic tuberculosis diagnosis
Verf.angabe:L. Horvath, S. Hänselmann, H. Mannsperger, S. Degenhardt, K. Last, S. Zimmermann, I. Burckhardt
E-Jahr:2020
Jahr:19 September 2020
Umfang:6 S.
Fussnoten:Gesehen am 26.01.2021
Titel Quelle:Enthalten in: Tuberculosis
Ort Quelle:Edinburgh : Churchill Livingstone, 2001
Jahr Quelle:2020
Band/Heft Quelle:125(2020), Artikel-ID 101993, Seite 1-6
ISSN Quelle:1873-281X
Abstract:Of all bacterial infectious diseases, infection by Mycobacterium tuberculosis poses one of the highest morbidity and mortality burdens on humans throughout the world. Due to its speed and cost-efficiency, manual microscopy of auramine-stained sputum smears remains a crucial first-line detection method. However, it puts considerable workload on laboratory staff and suffers from a limited sensitivity. Here we validate a scanning and analysis system that combines fully-automated microscopy with deep-learning based image analysis. After automated scanning, the system summarizes diagnosis-relevant image information and presents it to the microbiologist in order to assist diagnosis. We tested the benefit of the automated scanning and analysis system using 531 slides from routine workflow, of which 56 were from culture positive specimen. Assistance by the scanning and analysis system allowed for a higher sensitivity (40/56 positive slides detected) than manual microscopy (34/56 positive slides detected), while greatly reducing manual slide-analysis time from a recommended 5-15 min to around 10 s per slide on average.
DOI:doi:10.1016/j.tube.2020.101993
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext: https://doi.org/10.1016/j.tube.2020.101993
 Volltext: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1472979220301608
 DOI: https://doi.org/10.1016/j.tube.2020.101993
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Auramine stains
 Automated interpretation
 Automated microscopy
 Deep learning
 Lab automation
 Machine learning
 Mycobacteria
 Neural network
 Tuberculosis
K10plus-PPN:1745657843
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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