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Mikroskopie & Automatisierung

Der lange Weg von der Motorisierung zur echten Automatisierung

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Automatisiertes Imaging?

Mitte der 1990er-Jahre entwickelten sich Mikroskope zu so genannten Imaging-Systemen, bei denen hauptsächlich analoge Kameras durch digitale ersetzt, Komponenten schrittweise motorisiert und Fortschritte bei der Softwaresteuerung von Komponenten und Detektoren/Kameras gemacht wurden.

Während der vergangenen ein bis zwei Jahrzehnte kamen erweiterte Verarbeitungs- und Speicherlösungen sowie die Integration von Robotern (s. Teaserbild) häufig zu motorisierten Mikroskopen hinzu, um den Durchsatz und die Effizienz von Imaging-Systemen weiter zu steigern.

Dadurch wurden zumindest teilweise einige Automatisierungsziele erreicht. Diese Imaging-Systeme ersparen Wissenschaftlern Arbeits- und Zeitaufwand und verbessern die Genauigkeit, Qualität und Präzision, und nicht zuletzt die Reproduzierbarkeit, von Imaging-Experimenten. Als die Fachzeitschrift Nature etwa 1500 Wissenschaftler zur Reproduzierbarkeit befragte, war sich die Mehrheit der Teilnehmer einig, dass in diesem Bereich „krisenhafte Zustände“ herrschten. Sie hielten beispielsweise „geringe statistische Aussagekraft“ oder „schlechte Analysefunktionen“ für die wahrscheinlichsten Gründe, dass die Reproduzierbarkeit Probleme bereitet [1].

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Aber gilt ein so genanntes vollautomatisches Imaging-System wirklich als solches, wenn es so viele Interaktionspunkte mit dem Menschen gibt? Bei der Einrichtung und Durchführung von Experimenten ist häufig immer noch der Bediener erforderlich und es wird viel Zeit in die Erfassung, Verarbeitung, Analyse und den Export von Bildern und Daten investiert, welche die Forschungs- und Publikationsnormen erfüllen. Welche Schritte in einem typischen Workflow erfordern einen hohen Automatisierungsgrad, damit der Bediener ordnungsgemäß unterstützt wird?

Einige der moderneren Mikroskopsysteme auf dem Markt bieten die Funktionen aus Tabelle 1. Ein Beispiel für die gelungene Umsetzung von vielen dieser Funktionen ist das System Zeiss Celldiscoverer 7, das mithilfe der ZEN-Software vollständig gesteuert wird und über diverse Automatisierungsfunktionen verfügt, die es zu einem echten automatisierten System machen. Neben vielen anderen Funktionen kann es die Art des Probenträgers erkennen, die Bodenart und -dicke messen und den Probenträger kalibrieren. Und das, ohne dass der Bediener in das System eingreifen oder gar wissen muss, welche Schritte aktuell automatisch vorgenommen werden, um das Imaging-Experiment vorzubereiten.

Anschließend wird die Software beispielsweise ein Screening eines großen Bereichs bei geringer Vergrößerung für bestimmte Objekte (seltene Ereignisse) vornehmen, die automatisch bei hoher Vergrößerung in 3D und über einen längeren Zeitraum hinweg (s. Abb. 2) erfasst werden. Natürlich hört die Automatisierung an diesem Punkt nicht auf, aber allein diese Schritte bringen dem Forscher jedes Mal beim Einlegen einer neuen Probe einige Minuten oder gar Stunden an Zeitersparnis und der Aufwand ist ebenfalls geringer.

Automatisierungsfunktionen

Es gibt einige Funktionen, die Forscher für die Steigerung des Automatisierungsgrads in Betracht ziehen sollten. Ganz besonders wichtig ist die ordnungsgemäße Integration aller motorisierten Komponenten, Sensoren und Eingabegeräte in eine Softwareumgebung. Topmodernes maschinelles Lernen, Objekterkennung und erweiterte Verarbeitungsfunktionen, die mit der Bildaufnahme interagieren und diese beeinflussen können, sind die Grundlagen für erfolgreiche Imaging-Experimente der nächsten Generation. Im Idealfall ermöglicht die Software vordefinierte Konfigurationen und verfügt außerdem über umfassend dokumentierte Schnittstellen, zu denen neue ausführbare Programme und Codeausschnitte gehören; zudem lässt sie den Benutzer Datenbanken für Farbstoffe, Hardware usw. bearbeiten und ergänzen. Erst dann können die neuesten Innovationen aus der Forschergemeinschaft eine bedarfsorientierte, intelligente Automatisierung unterstützen.

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