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AIxCell

Cell Culture Analysis Tool

Die Analyse biomedizinischer Bilddaten durch Experten, z. B. in der Zellmikroskopie, ist personal- und kostenintensiv sowie anfällig für anwendungsspezifische Fehler. Deep Learning (DL) ermöglicht zwar Hardware-unabhängig automatisierte und objektive Bildauswertungen, wird aber bisher aufgrund des hohen Aufwands für Auswahl und Konfiguration der DL-Modelle nicht eingesetzt. Projektziel ist ein Software-Tool zur automatisierten Vorverarbeitung der Daten, Algorithmusauswahl und Konfiguration von DL-Modellen. Dazu dienen Entscheidungslogiken, Hyperparameteroptimierung, DL-Bibliotheken und Vortraining neuronaler Netze.

Beteiligte Forschungseinrichtung

  • Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT Aachen 

Eingebundene Unternehmen
(Projektbegleitender Ausschuss
, "PA")

  • ALS Automated Lab Solutions GmbH KMU
  • Bayer AG
  • Cellmatiq GmbH KMU
  • IconPro GmbH KMU
  • Labforward GmbH KMU
  • MABRI.VISION GmbH KMU
  • MINDPEAK GmbH KMU
  • Olympus Soft Imaging Solutions GmbH
  • ORACLE Deutschland B.V. & Co. KG
  • PicoQuant GmbH KMU
  • Ruhruniversität Bochum
  • Stammzellnetzwerk NRW e. V.
  • Taorad GmbH KMU
  • Uniklinik Köln
  • Uniklinik RWTH Aachen
  • Universitätsklinikum Bonn
  • Universitätsmedizin Göttingen

Förderung

  • 248.840 EUR im Rahmen des Förderprogramms "Industrielle Gemeinschaftsforschung" (IGF)

Vorhabensbeschreibung

Stand der Fördermittelbeantragung

  • Der Antrag wurde am 09.04.2020 bei der Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen (AiF) eingereicht und befindet sich zur Zeit in der Begutachtung.