Date & Time
Search
Datum
{{range.dates[index].day}}
{{range.dates[index].date}}
Time
Mornings Noon Afternoons Evenings
  • from
  • to
  • o'clock
Topic
Event location
Event
Properties
{{item.name}}
{{item.name}}
Exhibition venue

(please choose the desired areas)

Lecture language
Format

Event database – analytica 2020 postponed

Here you will soon find the dates of analytica 2020 for the new event period October 19 – 22, 2020.

Back to the EventList

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

OCT
21
2020
21. OCT 2020

Lecture Halle B2 Digitale Transformation - Smart Lab

14:00-14:30 h | Hall B2 Booth 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.  

Subjects: Pharma & Diagnostics | Medicine/Public Health | Food Analysis | Digital Transformation / Laboratory 4.0 | Biotechnology & Life Sciences | Optical imaging / processing | Automatisierung | Applications | Analysis

Speaker: Dr. Daniel Krüger (Olympus)

Type: Lecture

Speech: German

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.

Speaker,
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

Show Profile

Informations

Speaker,
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

Location

Eingang
Nord-West
ICM
Eingang
Nord
Eingang
West
Atrium
Eingang
Nord-Ost
Eingang
Ost
Conference
Center Nord
Freigelände
C1
C2
C3
C4
C5
C6
B0
B1
B2
B3
B4
B5
B6
A1
A2
A3
A4
A5
A6

More Events