Artificial Intelligence-based assessment for red blood cell-related disease characterization

Abstract

The adaptability and deformability of red blood cells (RBCs) are crucial for efficient microvascular perfusion and gas exchange, enabling these cells to conform to varying vessel flow conditions. This thesis investigates changes in RBC deforma-bility occurring in diseases such as Neuroacanthocytosis Syndromes (NAS), Sickle Cell Disease (SCD), and conditions like COVID-19. Traditionally, diagnosing these conditions involves genetic analysis and manual assessment of RBC shapes. This thesis proposes an automated method using artificial intelligence (AI) and image processing to analyze single RBC shapes in real-time flow. This innovative approach shows promise in characterization diverse RBC shape abnormalities seen in blood disorders. Chapter one discusses blood properties and RBC behavior in microcapillaries. Chapter two explains details of materials and methods. The third chapter focuses on methodology development, including image processing tools and AI implemen-tation. In chapter four, RBC morphology is discussed in detail for diseases like COVID-19, NAS, SCD, and others. The thesis concludes by summarizing findings and suggesting future research directions.

Die Deformierbarkeit von Erythrozyten (redbloodcells, RBCs) ist für eine effiziente mikrovaskuläre Durchblutung und den Gasaustausch von entscheidender Bedeutung, da sie es diesen Zellen ermöglicht, sich an unterschiedliche Strömungsbedingungen anzupassen. In dieser Arbeit werden Veränderungen in der Verformbarkeit der Erythrozyten untersucht, die bei Krankheiten wie Neuroakanthozytose-Syndromen (NAS), der Sichelzellkrankheit (SCD) und Erkrankungen wie COVID-19 auftreten. Für die Diagnose vieler Krankheiten sind traditionell eine genetische Analyse oder eine manuelle Bewertung der Erythrozytenform erforderlich. In dieser Arbeit wird eine automatisierte Methode vorgeschlagen, bei der KI und Bildverarbeitung eingesetzt werden, um die Form einzelner Erythrozyten in Echtzeit zu analysieren. Dieser innovative Ansatz ist vielversprechend für die Diagnose verschiedener Anomalien der Erythrozytenform, die bei Blutkrankheiten auftreten. Im ersten Kapitel werden die Eigenschaften von Blut und insbesondere das Verhalten der Erythrozyten in Mikrokapillaren beschrieben. Kapitel zwei erläutert Einzelheiten zu den verwendeten Materialien und Methoden. Das dritte Kapitel konzentriert sich auf die Entwicklung der Methodik, einschließlich der Bildverarbeitung und der KI-Implementierung. In Kapitel vier wird die Morphologie der Erythrozyten bei Krankheiten wie COVID-19, NAS, SCD und anderen Krankheiten im Detail diskutiert. Die Arbeit schließt mit einer Zusammenfassung der Ergebnisse und Vorschlägen für zukünftige Forschungsrichtungen ab.