Software for Digital microscopy

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Unser Business

Für die prä- und klinische Forschung und Diagnostik ist es wichtig, dass medizinische Bilder nicht nur Bilder sind, Diagnostikberichte nicht nur unstrukturierte Informationen sind aber auch dass die molekularen Daten automatisch ausgewertet und nicht von den Ergebnissen der Bild- und Textanalyse getrennt sind.
Genau das ist die Expertise von HS Analysis GmbH seit 2015. Die autonomen AI Systeme unterstützen die Forscher und Ärzte bei der automatisierten Quantifizierung und Prädiktion der medizinischen Daten. So können die Forscher und Ärzte ihr Expertenwissen effizienter einsetzen und sich auf die Forschung bzw. Krankheit konzentrieren. Wenn es um die automatisierte Bildanalyse, Wissen aus Publikationen und Berichten und der Analyse sowie Prädiktion aus molekularen Daten geht, ist die Integration der entsprechenden AI in die Hardware und die Infrastruktur eine der Hauptkompetenzen der HS Analysis GmbH.
Das Unternehmen arbeitet weltweit eng mit verschiedenen Partnern zusammen, wenn die Digitalisierung und Automatisierung Teil der täglichen Routine im Lab oder Krankenhaus ist. Mit Hilfe der eigen geschriebener Deep Learning Architektur, Active und Transfer Learning setzt die HS Analysis weltweit den Standard in der diagnostischen Prädiktion beispielsweise CDx sowie der Früherkennung von seltenen Erkrankungen oder Krebsarten.

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IoT Powered Mikroskopie zu günstigen Preisen

Die modernsten Technologien im Bereich der künstlichen Intelligenz ermöglichen die automatische Interpretation der Gewebeproben und Zellkulturen. Genaugenommen werden mit Deep Learning Verfahren Digitalbilder, die mit Slide Scanner und HCS, einer Art Mikroskopier-Roboter entstehen analysiert. Ergebnis der Analyse ist die zuverlässige und schnelle Quantifizierung der Effekte der Wirkstoffkandidaten auf das Gewebe und Zellkulturen.

Spezialisten von HS Analysis beherrschen unterschiedliche Technologien. Die Wahl der optimalen Technologie hängt stark von den Anforderungen des Kunden ab. Im Folgenden sind 2 Beispiele aufgeführt:

Digitale Mikroskopie ist eine vielversprechende Methode für quantitative Automatisierung in der Erforschung neuer Medikamente. Das Schlüsselelement ist die Einführung des Whole-Slide Imaging (WSI) mit Digitalscannern. Sie erlauben die Virtualisierung der ganzen Gewebeprobe auf dem Objektträger oder Zellkulturen auf einer Well-Platte in hoher mikroskopischer Auflösung.
Durch die Kombination von WSI und Well-Platten mit automatischer Detektion und Quantifizierung durch Software entstehen viele neue Möglichkeiten in der Erforschung neuer Medikamente gegen Krankheiten.
HS Analysis entwickelt Ihre Lösung für die automatische Auswertung von WSI für die effiziente Gestaltung von Workflows in der Pharmaforschung.
Fortschritte bei künstlichen neuronalen Netzen erlauben heute die zuverlässige Erkennung von Strukturen mit komplexer Morphologie.
Damit Forscher und Pathologen in Unikliniken und der Pharmaindustrie schnell Antworten auf entscheidende Fragen im Krankheitsgeschehen finden können, stellt HS Analysis GmbH Software für automatische Analyse von Gewebeproben und Zellkulturen bereit. Dafür werden u.a. neuronale Netze sowie Deep Learning eingesetzt. Sie helfen, Ihre Region of Interest (ROI) automatisch zu erkennen und auszuwerten. So vermeiden Sie zeitaufwändige manuelle Annotation von ROIs und erreichen Analysen in hohem Durchsatz und kurzer Berechnungszeit.

details

Details

HSA Cell-Tracking & Analyse in real-time

HSA Deep Learning


Verfolgen von Veränderungen der zellulären Morphologie und des Verhaltens in Abstimmung mit den umgebenden Zellen. Zellen mit zunehmender Fläche sind blau, mit abnehmender Fläche rot markiert. Länge der einzelnen Zellgrenzen, Umfang, Fläche und Perzentilveränderung im Vergleich zum vorherigen Bild (Δ Fläche, Δ Umfang) werden in Echtzeit verfolgt.

HSA Deep Learning:
  • + Zellenrand-Lücken im Originalbild werden intelligent geschlossen
  • + Automatische Verfolgung der Länge der individuellen Zellgrenzen, der Änderungen der Zellmorphologie und des Verhaltens in Abstimmung mit den umgebenden Zellen
  • + Visuelle Darstellung ausgewählter Morphologieänderungen (Fläche, Zirkularität, Verhalten der Nachbarzellen usw.)
  • + Einfacher Export aller statistischen Daten in eine Excel-Datei

Standard Cell-Tracking

Standard U-Net Deep Learning


Einfache intensitätsabhängige Annotation der Zellgrenzen gegenüber dem Originalbild





Standard U-Net Deep Learning:
  • – Lücken im Originalbild werden nicht geschlossen, wodurch die anschließende statistische Analyse beeinträchtigt wird
  • – Verfolgung zellulärer Parameter schwierig oder nur durch zusätzliche Programme möglich
  • – Keine visuelle Darstellung ausgewählter Veränderungen der Zellmorphologie



Zählung und Segmentierung von
Zellen in Kammerobjektträgern

Nachweis und Segmentierung von Kernen und Zytoplasma in kultivierten Zellen in Kammerobjektträgern.





Segmentierung von Tumor
und Stromazellen

Segmentierung von Kernen und Zytoplasma in Tumorzellen und zytoplasmatischen Regionen in Stromazellen. Wenn die Kernfärbung nicht vorhanden oder unspezifisch ist, können Kerne durch Kern-„Löcher“ in der Zytoplasmafärbung nachgewiesen werden.



Analyse der Niere

Segmentierung von Glomeruli und Tubuli unter Verwendung eines Deep-Learning-Modells für Brightfield Daten.



Analyse der Niere

Segmentierung der Glomeruli und ihrer Kompartimente unter Verwendung eines Tensorflow-Modells für Brightfield Daten.



Zählen von Zellen

Segmentierung und Zählung von Zellen.  







Endoplasmic Reticulum

Das endoplasmatische Retikulum (ER) ist eine dynamische Struktur, die aus verzweigten Bereichen und röhrenförmigen Abschnitten besteht. Die automatische Segmentierung eröffnet neue Möglichkeiten für quantitative Analysen und eine effiziente Darstellung dieser Membranstruktur auf der ultrastrukturellen Ebene.



Scratch Assay

Analyse von Proben mit Kratzern und der Veränderung der Zellfläche über die Zeit.



Internalisierung

Analyse der Insulinrezeptoren innerhalb und außerhalb des Zytoplasmas und die Veränderung im Laufe der Zeit.



Analyse von Blutgefäßen

Blutgefäße können mit Immunhistochemie markiert werden. Dies ermöglicht die Zählung von Blutgefäßen und die Analyse ihrer Verteilung.




Echtzeit-Erkennung auf Mikroskopiegeräten

Sie schauen durch das Mikroskop und sehen in Echtzeit Markierungen der für Sie relevanten Objekte. Anschließend erfolgt eine automatische Quantifizierung der erkannten Objekte.



Proliferation

Segmentierung von Zellen im Laufe der Zeit zur Messung der Zellproliferation. Die Analyse wird auf Label Free Data durchgeführt.



Kolorektales Karzinom

Segmentierung von Brightfield Daten mit kolorektalem Karzinom mit Hilfe eines Deep Learning Modells.



Analyse der Lunge

Automatisierte Einstufung von Tumoren bei nichtkleinzelligen Bronchialkarzinom (NSCLC) und Quantifizierung von Tumoren/Stromas.




Intrazelluläre Kompartimentierung in EM

Die ultrastrukturelle Analyse von intrazellulären Kompartimenten mit Hilfe der Elektronenmikroskopie liefert neue Einblicke in zelluläre Feinstrukturen und Interaktionen subzellulärer Organellen.



Software zur Eingrenzung von Interessengebieten (ROI)

Manuelles Zeichnen von Interessengebieten (ROI) oder automatische ROI-Definition nach dem Erlernen der Software. Die Analyse findet dann nur in den markierten Regionen (ROI) statt und verschiedenen ROI-Typen in einem Bild können unterschiedliche Analysemethoden zugeordnet werden.


Screening mit Krebsmarkern

Gewebesanalyse mit krebspezifischen Markern wie Ki67, p21, p53, Stathmin, bTubulin usw.


TMA Screening & Analyse

Analyse von Gewebemikroarrays (TMA) mit beliebiger Anzahl von Kernen. Halbautomatische Namenszuweisung der Kerne und Verknüpfung mit ihren Analyseergebnissen. Automatischer Export der Analyseergebnisse in Excel-Tabellen.

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Events

Pictures

Fotos mainly by: Michael M. Roth




Job Offers (Students & Professionals)

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Netzwerk Deutschlandstipendium Karlsruhe Logo
27th January 2020
3 founders talk about their experience of starting a business and report from different phases of the foundation
Great Hall, Gastdozentenhaus,
Engesserstraße 3, 76131 Karlsruhe

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28th February 2020 from 4:00 pm to 6:00 pm
3rd Industry & Innovation Day.
Internationales Wissenschaftsforum Heidelberg (IWH),
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23-25th October 2020
Scion : Vertrauen in KI
Technologiefabrik – Haid-und-Neu-Straße 7, Karlsruhe

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30th November 2019
Scion: Vertrauen in KI
Technologiefabrik – Haid-und-Neu-Straße 7, Karlsruhe

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HS Pforzheim Logo
November 14, 2019
You are the future of tomorrow!
On the way to practical experience with Deep Learning in Life Science.
University of Applied Sciences Pforzheim,
Medical Imaging

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BioRN Logo
November 11, 2019
The BioRN Annual Conference "Artificial Intelligence meets Health" will take place on 11.11.2019 in the DKFZ.

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Nachfolgeforum Logo
October 15, 2019
At the Successor Forum 2019 we talk about Artificial Intelligence and implications for successor design.
Europa Park, Rust

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AHK
October 11, 2019 at 11:00
Lecture: How autonomous are the autonomous AI systems?
Delegation Deutsch-Baltische Handelskammer (AHK)
Technologiefabrik Karlsruhe

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Rotary Club Pforzheim
26th of September 2019
Lecture: Trust in AI - myth or reality?
Business Forum at the Rotary Club in Pforzheim

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September 26, 2019
Creating confidence in the AI and securing profitability for SMEs.
Business Forum Ettlingen

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Zukunftstüftler Logo
September 18, 2019
127/5000 Future inventors - the conference for the minds of digital transformation
in the Technikfabrik Karlsruhe

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W3 Fair
19th of September 2019
Lecture: Trust in AI - myth or reality?
Dornbirn (Vorarlberg)

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BioLAGO Logo
July 7, 2019
Seven creative designers from Karlsruhe have seven minutes to present themselves and their company.

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BioLAGO Logo
June 27, 2019
BioLAGO „Drugs, Diagnostics, Devices & Data – Matchmaking with Ireland”
Vortragsthema: „Künstliche Intelligenz: Deep Learning in der Medizin, Mythos oder Realität?“

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20 May 2019
2nd European Pathology Congress in Berlin
Vortrag zum Thema Opportunities and risks of AI integration in daily routine in pathology today

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Etengo-Symposium
16 May 2020
Etengo-Symposium 2019
Workshop zur Anwendung von Deep Learning in Bildanalyse
WIRSOL Rhein-Neckar-Arena in Hoffenheim

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DBT
April 9, 2019, 10-17 clock
Deutschen Biotechnologietage (DBT) Symposium
Vortrag zum Thema Bio-Daten und Deep Learning
In Würzburg

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Scion
October 26-28, 2018
2: Scion : Vertrauen in KI
Technologiefabrik – Haid-und-Neu-Straße 7, Karlsruhe

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House of Pharma
September 11, 2018
Auf der Spitze des Hype Cycles: Wie Deep Learning die Entwicklung neuer Wirkstoffe und Therapien mit signifikanter Zeit- und Kostenersparnis ermöglichen wird.
Frankfurt am Main

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IHK
5 July 2018, 2-6 pm
Erster Tag der Künstlichen Intelligenz
IHK Karlsruhe

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Scion
23 + 24 June 2018
1: Scion : Vertrauen in KI
Technologiefabrik – Haid-und-Neu-Straße 7, Karlsruhe

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Steinbeis
Friday, June 15, 2018
Maschinelles Lernen: Produktionsanwendungen in der Robotik
ZKM – Zentrum für Kunst und Medien, Karlsruhe

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CEBIT
June 14, 2018
CEBIT
Hannover

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Michelin
June 12, 2018 16:00 - 20:00
Qualitätssicherung mit VR und KI
Michelin Reifenwerke Karlsruhe

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