A DNS meghibásodásának egyik végkimenetele a tumoros sejtek létrejötte. A sejtek növekedését és osztódását a proto-onkogének és tumor-szupresszorok sérülésén kívül a DNS hibajavító rendszerében adódó mutációk is elősegítik. Ezeknek a hatására megnövekszik a genom mutációs rátája és – többek között – felgyorsul a sejtek osztódása is. Az intratumorális osztódási ráta pontos megállapítása jelentős klinikai problémát okoz. A technológia gyors fejlődésének köszönhetően az osztódások automatizált számolása megkönnyítheti az orvosok munkáját, precízebb és reprodukálhatóbb képet adva arról. Célunk annak kiderítése volt, hogy mely képi paraméterek összehasonlítása révén lehetséges beállítani az általunk választott képelemző szoftvert a malignus-osztódó és egészséges sejtek elkülönítésére. A Debreceni Egyetem Általános Orvostudományi Kar Patológia Intézetével történt együttműködés során összehasonlítottuk az emlő tumoros és egészséges emlő mirigyhámsejtek morfológiai sajátosságait. Nagy precizitású fénymikroszkóp – Leica DM2000 - segítségével készített képadatbázison végeztünk matematikai alapú szoftveres elemzést, melynek során a nyilvános forrású ImageJ képfeldolgozó programot használtuk. Ez a program lehetővé teszi egyedi képjavító és szegmentáló algoritmusok készítését és felhasználását. A Vitrolink Kft. és Szarka Máté segítségével kifejlesztett képelemző algoritmus felhasználásával vizsgálataink során kvalitatív méréseket végeztünk, összehasonlítottuk az ImageJ szoftverben fellelhető összes elemzési paramétert a tumoros, illetve normál sejteknél, mint például: kerekség vagy átmérő. A szoftver segítségével nyert adatokat statisztikailag elemeztük SigmaStat program segítségével. Eredmények: Átmérő (tumor/normál): 59,22/36,54 pixel, p < 0,001, Magasság - szélesség arány (tumor/normál): 2,37/1,16 pixel, p < 0,001, Kerekség (tumor/normál): 0,44/0,87 pixel, p < 0,001, Teltség (tumor/normál): 0,77/0,93 pixel, p < 0,001. Az eredményeknél szignifikáns különbséget észleltünk a kerekség, az átmérő, a teltség és a magasság - szélesség tekintetében a tumoros és normál sejtek között. A szoftver segítségével, megfelelő algoritmus készítésével és annak valamennyi képen történő lefuttatásával különbséget lehet tenni az osztódásban lévő daganatos és az egészséges sejtek között. További tervünk a patológus és a szoftver által számolt osztódási ráta összehasonlítása, a módszer további validálása.