Forensic age assessment of porcine granulation tissue

Auf jährlicher Basis werden ungefähr 130 potenzielle Fälle von Tiervernachlässigung zur forensischen Untersuchung durch veterinärmedizinische Pathologen an der Universität Kopenhagen (UCPH) eingereicht. Die Altersbestimmung der Läsionen in diesen Fällen ist von größter Bedeutung und wird genutzt, um das Ausmaß der Vernachlässigung zu interpretieren oder die Schuldfrage zu klären. Granulationsgewebe (Gewebe, das sich bei der Heilung entzündlicher Läsionen bildet) ist entscheidend für die Altersbestimmung einer Läsion, wie etwa einer Wunde. Die Altersbestimmung der Granulationsgewebebildung, sowohl zum Zeitpunkt der Entstehung als auch im späteren Verlauf, basiert jedoch auf unvollständigen wissenschaftlichen Erkenntnissen. Das übergeordnete Ziel dieses Projekts ist es, hochmoderne Technologien anzuwenden, um neue und objektive Methoden zu entwickeln, die eine präzise Altersbestimmung von Granulationsgewebe in forensischen Beurteilungen ermöglichen. Zusätzlich zum inhärenten wissenschaftlichen Wert für das aufstrebende Feld der veterinärmedizinischen forensischen Pathologie wird dieses Projekt eine grundlegende Verbesserung der veterinärmedizinischen forensischen Untersuchung darstellen, was von größter Bedeutung ist, um Gerechtigkeit und die rechtlichen Ansprüche der Beschuldigten zu gewährleisten.Dieses Forschungsprojekt wird von Dr. Kristiane Barington (Universität Kopenhagen) durchgeführt und vom Independent Research Fund Denmark unterstützt. Die Vetmeduni Wien beteiligt sich an diesem interdisziplinären und internationalen Forschungsprojekt mit der Entwicklung KI-basierter Algorithmen für die genaue, reproduzierbare und praktikable Auswertung von histologischen Schnitten mit Granulationsgewebe. Ziel dieses Arbeitspakets ist es, quantitative Maßstäbe für verschiedene etablierte und gegebenenfalls bisher unbekannte histologische Kriterien zur Bestimmung des Wundalters zu entwickeln.

Zentrum für Pathobiologie

University of Copenhagen
Funktion: Projektleitung
Abteilung: Section of Pathobiological Sciences
Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Funktion: Partner
Abteilung: Center for Artificial Intelligence and Data Science