AIxCell – Software-Tool zur Analyse von Zellkulturen
Die Analyse von biomedizinischen Bilddaten, wie beispielsweise in der Zellbiologie, ist einerseits personal- und kostenintensiv und andererseits beeinträchtigen die Komplexität und die Subjektivität der Auswertung sowie die Anfälligkeit für anwendungs- und gerätespezifische Fehler die Vergleichbarkeit wissenschaftlicher Ergebnisse. Deep Learning-Algorithmen nutzen künstliche neuronale Netze zur semantischen Wissensextraktion aus Bilddaten und erzielen als Erweiterung der konventionellen Bildverarbeitung beeindruckende Resultate. Medizinerinnen und Mediziner sowie Biologinnen und Biologen verfügen allerdings nur selten über die nötigen Fähigkeiten und über ausreichende Ressourcen, um eigene leistungsfähige DL-Pipelines für ihre spezifischen Analyseaufgaben zu entwickeln.
Das Ziel von AIxCell ist daher die Entwicklung einer Software, die Zellbiologen befähigt, vollständige DL-Pipelines für die Analyse eigener Bilddatensätzen trainieren und verwenden zu können. Den innovativen Charakter bildet die Entwicklung eines AutoML-Systems, das auf zellbiologische Datensätze spezialisiert ist. AutoML-Systeme sind Meta-Learning Systeme, die das Wissen und die Erfahrung aus zuvor analysierten Datensätzen aggregieren und für die Analyse neuer Datensätze nutzen. Der Erfahrungsschatz, bestehend aus Analyseaufgabe, Bilddatensatz, Datenpipeline, DL-Algorithmus, neuronaler Netzarchitektur und Analysegenauigkeit, wird anhand von konkreten Anwendungsfällen mit den Konsortialpartnern zusammen aufgebaut. Auf diesem Metadatensatz, der das Wissen darüber repräsentiert, welche DL-Pipeline wie gut auf welchem Datensatz funktioniert, wird das AutoML-System überwacht trainiert und im Anschluss in das Software-Tool integriert. Über ein benutzerfreundliches Frontend kann der Zellbiologe seine Bilddaten hochladen, diese annotieren und die Analyseaufgabe definieren. AIxCell konfiguriert und trainiert daraufhin eine Vielzahl von DL-Pipelines von denen die leistungsfähigsten dem Zellbiologen abschließend zur Verfügung gestellt werden.
AIxCell ist das IGF-Projekt 21361 N der Forschungsvereinigung Feinmechanik, Optik und Medizintechnik e.V. (F.O.M.). Es wurde im Rahmen eines von der Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen (AiF) durchgeführten Programms zur Förderung der Industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördert.
Fakten zur Anwendung
Mensch-Maschine-Interaktion und Assistenzsysteme
- Intelligente Automatisierung
Universität zu Köln
Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn