Der verhältnismäßige Anteil von Tumorzellen zum umgebenden Bindegewebe hat sich in mehreren Entitäten als Biomarker mit prognostischer Wertigkeit erwiesen. Während in der diagnostischen Routine das Tumor-Stroma-Verhältnis von Pathologen semiquantitativ abgeschätzt wird, wurden kürzlich vor allem für das kolorektale Karzinom Algorithmen entwickelt, die eine automatisierte Bestimmung dieses Biomarkers erlauben. Ziel des Vorhabens ist es, anhand eines vorbestehenden, klinisch gut charakterisierten Datensatzes von 150 Patientinnen einen Algorithmus für das Ovarialkarzinom zu entwickeln und anhand der zugehörigen klinischen Daten zu validieren. Dabei kommen Methoden des few-shot-learning zum Einsatz, die anhand von wenigen Expertenannotationen eine Anpassung des vorbestehenden Algorithmus ermöglichen ohne eine Neutrainierung zu erfordern. Der resultierende Algorithmus wird von erfahrenen Pathologinnen und Pathologen evaluiert. Ferner erfolgt die Integration in eine vorbestehende digitale Bildanalysesoftware, um eine einfache Anwendung auf weitere Fälle zu ermöglichen.