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Termindatenbank - analytica 2020 verschoben

In Kürze finden Sie hier die Termine der analytica 2020 für den neuen Veranstaltungszeitraum vom 19. bis 22. Oktober 2020.

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Deep Learning basierte selbstlernende Mikroskopie mit dem Olympus scanR AI High content Screening System

OKT
21
2020
21. OKT 2020

Vortrag Halle B2 Digitale Transformation - Labor 4.0

14:00-14:30 Uhr | Halle B2 Stand B2.431

Mit Deep Learning hat eine revolutionäre Technik im Bereich der Künstlichen Intelligenz Einzug gehalten die es erlaubt, in der Bildanalyse viele Probleme welche biher Domäne humaner Expertise waren, sehr einfach computergestützt zu automatisieren und das Niveau humaner Bilderkennung zu übertreffen. Mit dem automatisierten high content screening Mikroskop scanR integrierten selbstlernenden Ansatz werden die Möglichkeiten dieser Technik voll ausgeschöpft und für die Life Science Analyse dem Anwender für ein breites Spektrum an neuen Applikationen einfach zugänglich gemacht.  

Themen: Pharma & Diagnostik | Medizin/Gesundheitswesen | Lebensmittelanalytik | Digitale Transformation / Labor 4.0 | Biotechnologie & Life Sciences | Bildgebende Verfahren/Imaging | Automatisierung | Applikationen | Analytik

Sprecher: Dr. Daniel Krüger (Olympus)

Format: Vortrag

Sprache: Deutsch

Der Vortrag gibt eine kurze Einführung in die Technik Deep Learning basierender Bildanalyse und die dramatische Veränderung, die diese revolutionäre Technik im Bereich der Life Science Analytik und Mikroskopie mit sich bringt.

Basierend auf schneller automatisierter Bilderfassung und vollautomatisiertem experimentellen Labelling wird gezeigt, wie  man ohne technische Expertise mit dem scanR Mikroskop einfach und robust Deep Learning Netzwerke vollautomatisch anlernen kann.

Viele technische Hürden, die bisher in der mikroskopbasierten Analyse existierten, können damit sehr schnell überwunden werden und führen zu einem neuen Spektrum an Applikationen von denen einige vorgestellt werden.

Außerdem soll gezeigt werden, wie mit Hilfe der zytometrischen Darstellung Einsicht in die "Black Box" von neuronalen Netzen gewonnen werden kann und wie eine einfache Vorvalidierung der trainierten Netze möglich ist.

Sprecher,
Olympus

Dr. Daniel Krüger

Daniel Krüger hat Physik an der Universität Münster, dem MPI für Festkörperphysik und dem NRL in Washington DC studiert und seine Promotion im Bereich Rastersondenmikroskopie mit "summa cum laudae" abgeschlossen. Sein beruflicher Einstieg in der Life Science Analytik hatter er mit der Projektleitung zur Entwicklung eines Durchflusszytometers für die Lebensmittelanalytik und wechselte dann zunächst als Applikationsspezialist in die Life Science Mikroskopie zu Olympus. Dort übernahm er zunächst die Entwicklungsleitung für das High Content Screening System scanR und wurde dann leitender Produktmanager für den Bereich Life Science Research bei Olympus SIS. Seit 2019 ist er auch Manager im globalen Olympus Life Science Strategy Team in tokio und dort unter anderem für das Thema Deep Learning zuständig.

Dr. Daniel Krüger

Olympus

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Sprecher,
Olympus

Dr. Daniel Krüger

Daniel Krüger hat Physik an der Universität Münster, dem MPI für Festkörperphysik und dem NRL in Washington DC studiert und seine Promotion im Bereich Rastersondenmikroskopie mit "summa cum laudae" abgeschlossen. Sein beruflicher Einstieg in der Life Science Analytik hatter er mit der Projektleitung zur Entwicklung eines Durchflusszytometers für die Lebensmittelanalytik und wechselte dann zunächst als Applikationsspezialist in die Life Science Mikroskopie zu Olympus. Dort übernahm er zunächst die Entwicklungsleitung für das High Content Screening System scanR und wurde dann leitender Produktmanager für den Bereich Life Science Research bei Olympus SIS. Seit 2019 ist er auch Manager im globalen Olympus Life Science Strategy Team in tokio und dort unter anderem für das Thema Deep Learning zuständig.

Dr. Daniel Krüger

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