In der modernen Medizin ist die Impedanzspektroskopie eine der wichtigsten Methoden zur Untersuchung von Epithelen, eine von vier Grundgewebearten mehrzelliger Lebewesen. Der Transport von Ionen gehört zu den wichtigsten Funktionen der Epithele und kann durch die Hinzugabe von Wirkstoffen wie Nystatin modifiziert wer- den. Bei einer epithelialen Impedanzspektroskopie wird mithilfe ei- nes sinus-förmigen Wechselstroms die komplex-wertige Impedanz anhand des Ionentransports gemessen. Anhand eines Impedanzspek- trums lassen sich somit physikalische Eigenschaften des Epithels un- ter Verwendung eines Ersatzschaltkreismodells bestimmen.
In dieser Arbeit wird ein auf maschinellem Lernen basierendes Ver- fahren zur Analyse epithelialer Impedanzspektren vorgestellt, bei dem die Widerstände und Kapazitäten der apikalen und basolate- ralen Zellmembran und der parazelluläre Widerstand der Zellzwi- schenräume für die Zellline HT29/B6 bestimmt werden. In Form ei- ner paarweisen Analyse werden dabei zwei Impedanzspektren eines Epithels vor und nach der Zugabe des Wirkstoffs Nystatin betrachtet. Unter Verwendung einer Fehlermodellierung und gegebenen Kon- trollbedingungen wird ein Datensatz synthetisiert, bestehend aus Im- pedanzspektren und zugehörigen Parametern des Ersatzschaltkrei- ses. Auf den erzeugten Datensatz werden maschinelle Lernverfahren unterschiedlicher Lernparadigmen angewendet, um die physikali- schen Eigenschaften des modellierten Epithels zu bestimmen.
Unter Verwendung verschiedener Merkmalsmengen und Darstel- lungsformen der Impedanz werden Entscheidungsbäume, Random Forests, Multilayer Perceptrons und Support Vector Machines trai- niert. In einem Postprocessing-Schritt werden die erzielten Vorher- sagen mit einem nicht-linearen Least-Squares Ansatz optimiert. Die gesuchten Zielgrößen können somit mit einem durchschnittlichen prozentualen Fehler zwischen ±2% und ±11% bestimmt werden.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:74202 |
| Date | 19 March 2021 |
| Creators | Schindler, Benjamin |
| Contributors | Benjamin Schindler, Universität Leipzig |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
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| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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