Verfahren und Vorrichtung zur automatisierten mikroskopischen Analyse von nervenzellhaltigen Proben

// Bildgebende Verfahren // Diagnostik // Medizintechnik
Ref-Nr: 16722

Einleitung / Abstract

Vor dem Hintergrund der Vereinfachung und Standardisierung bei der Kultivierung von Nervenzellen sind Erfahrungen in der Optimierung der Bildgebungsverfahren nötig.

Abb. 1: Mikroskopische Aufnahme von Spiralganglien-Zellen.

Hintergrund

In vielen medizinischen, biologischen und biotechnologischen Forschungs- und Anwendungsfeldern werden humane oder animale Neuronen kultiviert. Diese werden zur Auswertung lichtmikroskopisch untersucht. Diese Auswertung wird manuell durchgeführt. Dazu werden Proben in Form von lichtmikroskopischen Digitalbildern fotografiert und dann Zelle für Zelle ausgewertet. Die manuelle Auswertung hat einen beachtlichen Unsicherheitsfaktor und die Vielzahl an bisher notwendigen Experimenten nimmt viel Zeit in Anspruch.

Problemstellung

Die Auswertung von Nervenzell-Proben unter dem Mikroskop ist bisher nur manuell möglich und daher mit einem hohen Unsicherheitsfaktor verknüpft.

Lösung

Zur Verbesserung der innovativen Auswertung von Experimenten mit Nervenzellen wurde eine Vorrichtung zur Bildaufnahme entwickelt, die mit vielen gängigen Mikroskopen unterschiedlicher Hersteller kompatibel ist. Ein Bildverarbeitungsalgorithmus zur automatischen Erkennung und Vermessung von neuralen Zellen separiert die mikroskopisch fotografierten Zellen vom Hintergrund (z. B. andere Zellen) und stellt die Positionierung der Zellen fest. Dazu ist die automatische sowie eindeutige Positionierung des Experimententrägers (z. B. Petrischale) wichtig, der mit Hilfe des Einsatzes eines per Software positionierbaren Mikroskoptisches durch das Mikroskop abgerastert werden kann. Mit dem entwickelten Algorithmus sind weitere wichtige Parameter (z. B. Vermessung der Nervenzellen) möglich. Als Anwendungsfall wurde der Algorithmus für den Umgang mit Bildern von Spiralganglienzellen in Mischkultur entwickelt und parametrisiert. Er wird weiterhin getestet und dafür optimiert.

Vorteile

Die automatisierte Auswertung bietet eine enorme Erleichterung und Ressourcenersparnis. Die Auswertung ist absolut reproduzierbar. Die manuelle Auswertung eines Experimentes wird auf ein Minimum reduziert.

Anwendungsbereiche

Das Anwendungsgebiet ist die Bioinformatik.

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