Fluoreszenz-Mikroskopie

Das Fraunhofer-Institut IIS erforscht seit über 10 Jahren neue Verfahren zur Segmentierung und Analyse von multimodalen Zellbildern.

Automatische Auswertung fluoreszenzbasierter Assays: CaeT2

Unsere Motivation – Effizienz und Reproduzierbarkeit

Forschung und Entwicklung in den »Life Sciences« wie in der Pharmakologie, der Mikrobiologie, der Virologie und der Immunologie erfordern eine fluoreszenzbasierte Auswertung von Zellen unter dem Mikroskop. Dabei kommen oftmals mehrere Fluoreszenzkanäle zum Einsatz, die verschiedenste Zellstrukturen (Zellplasma, Zellkerne etc.) abbilden.

Die Auswertung und Interpretation solcher meist sehr umfangreichen Datensätze ist nach wie vor ein zeit- und arbeitsaufwändiger manueller Prozess. Mangelnde Reproduzierbarkeit durch subjektive und tagesformabhängige Bewertung können die Interpretation beeinflussen und die Aussagekraft von Ergebnissen beeinträchtigen.

Hohe Datenqualität und Reproduzierbarkeit wie auch eine effiziente und wirtschaftliche Analyse werden auch in der Forschung über den Erfolg entscheiden. An dieser Stelle unterstützt das Fraunhofer-Institut IIS durch leistungsfähige und maßgeschneiderte Software-Lösungen für eine rechnergestützte Fluoreszenzbildauswertung.

Unsere Lösung – schnell und automatisiert

Software »CaeT2«
© Foto Fraunhofer IIS

»CaeT2« kann Fluoreszenzbilder verschiedener Fluoreszenzfarbstoffe wie z.B. DAPI, Hoechst, Cyanin verarbeiten. Typische Anwendungen sind u.a. Zellzählung, Transfektion und Zellviabilität.

Review of free software tools for image analysis of fluorescence cell micrographs
© Foto Fraunhofer IIS

In Anlehnung an: Wiesmann, V.; Franz, D.; Held, C.; Münzenmayer, C.; Palmisano, R.; Wittenberg, T.: Review of free software tools for image analysis of fluorescence cell micrographs.

Unsere Analyse-Technologie »CaeT2« (»Cell analysis and evaluation Tool 2«) ist in der Lage sich automatisch an neue Problemstellungen anzupassen.

Hierzu kann der Benutzer das System anhand von wenigen Bild-Beispielen durch einfaches Markieren mit der Maus oder alternativen Eingabegeräten, wie z.B. Touchscreen oder Tablet, auf neue Zellen und Modalitäten einstellen. Ein mathematisches Optimierungsverfahren ermittelt die idealen Parametereinstellungen automatisch. Für die Bedienung von »CaeT2« ist deshalb keine aufwändige manuelle Parametereinstellung oder Expertenwissen für Bildverarbeitung mehr notwendig. »CaeT2« kann Fluoreszenzbilder verschiedener Fluoreszenzfarbstoffe wie z.B. DAPI, Hoechst, Cyanin verarbeiten. Typische Anwendungen sind u.a. Zellzählung, Transfektion und Zellviabilität.

 

Folgende Features bietet unsere Software »CaeT2«:

  • Detektion und Segmentierung von Zellen in Fluoreszenzbildern
  • Automatische Zellzählung und Statistik
  • Berechnung von Parametern

 

Wir arbeiten stets an der Verbesserung unserer Analyse-Plattform mit diesen Vorteilen für Sie:

  • Objektive und zeitsparende Analyse
  • Einfache und intuitive Benutzeroberfläche
  • Keine Bildverarbeitungs- oder Programmierkenntnisse erforderlich
  • Automatische Parametereinstellung durch Beispielbilder
  • Vorkonfigurierte Prozessketten (Bildverarbeitungs-Pipeline)
  • Auch verfügbar als Add-on in die Software eines großen Mikroskopherstellers

Viele frei verfügbare Tools bieten eine hohe Funktionalität sind aber schwer zu bedienen und erfordern lange Einarbeitungszeiten. CaeT2 schließt diese Lücke als einfach zu bedienende Software für Anwender ohne Bildverarbeitungs- und Programmierkenntnisse.

Unser Angebot

Gerne beraten wir Sie über die Anwendungs- und Nutzungsmöglichkeiten der »CaeT2«-Software. »CaeT2« kann auch als Software-Bibliothek genutzt und lizensiert werden, das Fraunhofer-Institut IIS unterstützt Sie bei der Adaption und Integration in bestehende Lösungen. Bitte kontaktieren Sie uns für weiterführende Informationen.

 

Hinweis: Die Software »CaeT2« darf nur für Forschungszwecke verwendet werden. Sie darf nicht für die Erstellung von medizinischen Diagnosen eingesetzt werden.

Veröffentlichungen

  • Wiesmann, V.; Bergler, M.; Palmisano, R.; Prinzen, M.; Franz, D.; Wittenberg, T.; Using simulated fluorescence cell micrographs for the evaluation of cell image segmentation algorithms, In: BMC Bioinformatics, (2017), 18:176, doi: 10.1186/s12859-017-1591-2.
  • Wiesmann, V.; Franz, D.; Held, C.; Münzenmayer, C.; Palmisano, R.; Wittenberg, T.: Review of free software tools for image analysis of fluorescence cell micrographs, doi:10/1111jmi.12184.

Weitere Informationen

Broschüre »Medizinische Bildverarbeitung«

Download-Bereich

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