Entwicklung einer Softwarebasis für ein Multicolour-Fluoreszenzmesssystem zur automatischen Klassifizierung von mikroskopischen Objekten.
Ziel ist der Aufbau eines Systems, das die Aufgaben und Funktionen der Gerätesteuerung, der Ablaufautomatisierung für die Bilddatenaufnahme, der Datenanalyse sowie der Datenrepräsentation für unterschiedliche medizinische Diagnoseaufgaben abdeckt. Insbesondere sind Verfahren zur zeitoptimierten Bildaufnahme und der Analyse multispektraler Bilder zu entwickeln. Diese Bilder sind vollautomatisch zu analysieren, wobei die verschiedenen Mikropartikel-Klassen zu unterscheiden sind. Für jede einzelne Klasse wird das diagnostisch relevante Helligkeitssignal aus der Fluoreszenzstrahlung der Mikropartikel bestimmt.
Die Grundlage für ein Entwicklungssystem zur Detektion von Mikropartikeln bildet ein Fluoreszenzmikroskop mit freier Ansteuerung der unterschiedlichsten Gerätekomponenten. Für den Aufbau verschiedener Geräteeinheiten, wie Messbus, Motorsteuerung und Datenaufnahme wurden die dazugehörigen Hard- und Software-Schnittstellen auf deren Eigenschaften hin untersucht und an das System angepasst. Für einzelne Baugruppen, wie Mikroskoptischsteuerung und Farbfilterwechsler wurden Softwaremodule zur Ansteuerung entwickelt und getestet sowie eine Optimierung des Zeitverhaltens vorgenommen. Ein wesentlicher Schritt hierfür war die Entwicklung eines neuen Verfahrens zur automatischen Einstellung der Bildschärfe, das die Effizienz der Bildaufnahme wesentlich verbesserte.
Mit dem Ziel der Aufnahme großer Bilderserien wurde es notwendig, eine zeitoptimale Ablaufsteuerung für die Positionierung des Mikroskoptisches unter Berücksichtigung eines minimalen Aufwandes zur Einstellung der Bildschärfe zu entwickeln.
Mit verschiedener Farbmarkierung der Mikropartikel wurde der Nachweis erbracht, dass eine steuerbare Digitalkamera zur Bildaufnahme geeignete Daten für die weitere Analyse liefern kann.
Durch multispektrale Bilddaten konnte eine sichere Trennung der unterschiedlichen Mikropartikelklassen vorgenommen werden. Da das auszuwertende Bildsignal aufgrund der geringen Helligkeit stark störbehaftet ist, sind verschiedene Verfahren der Störunterdrückung entwickelt und getestet sowie die Parameter der Bilddatenaufnahme optimiert worden.
Das System ist modular aufgebaut und hat daher eine hohe Flexibilität, die unter anderem durch eine verallgemeinerte Gerätesteuerung und einer erweiterbaren Analysedatenverwaltung erreicht worden ist.
Das Projekt wurde mit Mitteln des BMBF unter dem Förderkennzeichen 03WKR01B gefördert.
01.04.2004 bis 31.03.2007
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