Bevezetés: A digitális képanalízisen alapuló technológiáknak egyre nagyobb szerepük van a patológiai diagnosztikában. Mesterségesintelligencia-alapú adatelemzéssel a szemkontrollnál objektívebb, részletes morfológiai jellemzésre nyílik lehetőség, ami a leletezés idejét is csökkentheti. Célkitűzés: Jelen dolgozatunkban célul tűztük ki a BIAS (Single-Cell Technologies) képelemző program sejtmagfelismerő és sejtmag-elkülönítő képességének optimalizálását. Módszer: Ehhez 5-5 szívtranszplantált eset Gr0R, Gr1R, Gr2R stádiumú endomyocardialis biopsziájának hematoxilineozin-festett, digitalizált metszetén lymphocyták, myocyták és egyéb szöveti struktúrák felismerését, valamint morfológiai jellemzőit (távolság, denzitás) vizsgáltuk. Eredmények: BIAS-elemzésünk a lymphocytadenzitás-átlagok emelkedését igazolta a graftrejekció szövettani jeleinek progressziója során (Gr0R: 127,02/mm2 < Gr1R: 324,03/mm2 < Gr2R: 686,49/mm2), ahol a Gr0R<Gr1R eredmények mutattak szignifikáns különbséget. A lymphocyták legközelebbi egymástól mért távolságának átlaga is ennek megfelelően változott (Gr0R: 32,44 mikro m > Gr1R: 19,37 mikro m > Gr2R: 11,63 mikro m), az utóbbi kettő értékei szignifikánsan a Gr0R-esetek alatt maradtak. A myocytákhoz közeli, távolsági sorrendben az első tíz lymphocytát jellemző myocyta-lymphocyta-távolságok átlagai hasonló módon alakultak (Gr0R: 55,32-193 mikro m > Gr1R: 35,16-109,96 mikro m > Gr1R: 32,46-92,95 mikro m), vagyis a Gr0R-esetekben a lymphocyták átlagos távolsága a myocytáktól szignifikánsan nagyobb volt, mint a többi csoportban. Az intramyocardialis kötőszövet mennyisége 1 mm2 szívizomzatban jelentős emelkedés (Gr0R: 1013,72 mikro m2, Gr1R: 1942,65 mikro m2) után mérséklődött (Gr2R: 1686,79 mikro m2), míg az intramyocardialis oedema mérsékelt csökkenés után emelkedett (Gr0R: 202,42 mikro m2, Gr1R: 181,56 mikro m2, Gr2R: 273,91 mikro m2) a rejekció progressziója során. Megbeszélés: Mesterséges intelligencián alapuló módszerünk - megfelelő tanulás után - alkalmas a lymphocyták, myocyták és a kötőszövet mennyiségének, az oedema mértékének, valamint a kilökődés szempontjából fontos morfológiai paramétereknek (távolság, denzitás) az objektív patológiai elemzésére transzplantált szív endomyocardialis bioptátumaiban. Következtetés: A komplex digitális képanalízis ígéretes segítség lehet a szívtranszplantáltak szervkilökődésének hatékony patológiai értékelésében és előrejelzésében.  Kulcsszavak: szívtranszplantáció, endomyocardialis biopszia, mesterséges intelligencia, digitális képelemzés