CellPhaser

CellPhaser

CellPhaser – Eine intuitive Machine Learning Lösung für die Analyse holographischer Zellbilder

Name des Teilnehmers: Stefan Röhrl

Beschreibung des IT-Forschungsprojekts: Die Analyse zellulärer Strukturen ermöglicht uns tiefe Einblicke in den Gesundheitszustand von Patienten, daher machen sie einen Großteil medizinischer Labortests aus. Digital holographische Mikroskopie (DHM) erlaubt eine markierungsfreie Analyse von Zellen nahe in vivo Bedingungen ohne die aufwendige Probenvorbereitung konventioneller Methoden. Im Gegensatz zur Lichtmikroskopie wird mittels DHM quantitativ die durch Zellen verursachte Phasenverschiebung gemessen, welche direkt mit der inneren Beschaffenheit der Zellen korreliert. Dies erlaubt eine Differenzierung und morphologische Analyse von Zellen ohne notwendige Färbung oder Markierung. Um eine klinisch relevante Diagnostik mit DHM zu ermöglichen, wird in diesem Projekt eine Machine Learning Toolbox für die Analyse von verschiedenen klinischen Fragestellungen entwickelt. Für eine Anwendung im klinischen Umfeld werden die gefunden Algorithmen in eine ergonomische Benutzeroberfläche mit dem Namen „CellPhaser“ integriert. Der CellPhaser fungiert als Software-Herzstück des Projektes „CellFace“ am Zentralinstitut für Translationale Krebsforschung (TranslaTUM), mit dem Ziel, DHM-basierte, markierungsfreie Durchflusszytometrie als Plattformtechnologie für die zelluläre Diagnostik zu etablieren.

Software Campus-Partner: TU München, Merck

Umsetzungszeitraum: 1.1.2020 – 30.09.2021