Datenschutz und Datenverarbeitung

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Digitale Pathologie

MICAIA – Microscopy Image Analysis Apps

Unsere Bildanalyse-Apps integrieren wir in unsere MICAIA Software-Plattform.

 

Whole Slide Cartography

Detektion von kolorektalen Karzinomen und Gewebeklassifikation

 

Tumor Budding

Automatisiertes Scoring von Tumor Buds

 

Quality Control

PathoScan – Qualitätskontrolle anhand Übersichtsaufnahme

 

Fluoreszenzmikroskopie

Analyse von Fluoreszenzmikroskopiebildern für die Life Science Forschung

 

 

Immunoprofiling

DigImmune – Koexpressionsanalyse im Hellfeld anhand von Serienschnitten

 

Tumoreinzelzelldetektion

Single Cell Tumor Detektion in Lymphknoten

 

KI in der Digitalen Pathologie

Robustheit und Erklärbarkeit

MICAIA besteht aus:

  • Virtual Microscopy Viewer
    • ausgelegt für pyramidale Hellfeld- und Fluoreszenz Whole-Slide Images 
    • Unterstützung für z-Layer (ermöglicht nachträgliches Fokussieren)
    • Synchronisiertes Grid-View von bis zu 4x4 Slides gleichzeitig
    • Support für mehrere Gewebeflächen pro Objektträger
    • Mächtiges Annotationssystem
    • UI ist skinnable/customizable in Ihrem Design
  • App-Center für Bildanalyse Apps
    • Ergebnisse können live visualisiert werden.
    • Hellfeld und Fluoreszenz
    • Auswertung von ROI, Sichtfeld oder Whole-Slide
    • Batch-Analyse mehrerer Slides
    • KI oder „klassische“ Computer Vision
  • Erweiterbares WSI Format
    • ausgelegt auf Hochdurchsatz-Erstellung
    • Unterstützung für GPU-basiertes Encoding für High-Speed Scanner
    • JPEG2000, JPEG oder weitere Kompressionsformate
    • „sparse“ – gescannte Gewebeareale müssen nicht zu einer rechteckigen Fläche ausgefüllt werden
    • Kacheln können beliebig positioniert sein – es gibt kein vordefiniertes Raster

Für unsere MICAIA-Plattform bieten wir C++ oder .NET APIs an. Der MICAIA-Viewer kann auch „schlüsselfertig“ lizenziert werden.