TU Wien auf der Analytica 2020

TU Wien auf der ANALYTICA 2020 | 19. bis 22. Oktober 2020  |  Halle A3, Stand 221

2020 wird die TU Wien auch auf der ANALYTICA die neuesten Innovationen präsentieren

Die TU Wien präsentiert:


Hier sind die Präsentationen der TU Wien im Onlinekatalog der ANALYTICA 2020 zu finden:

 

FlowMe – Software für die MRD-Ermittlung bei Leukämie

Um während einer Krebstherapie die Gefahr eines Rückfalls einzuschätzen, hat sich vielfach die Durchflusszytometrie bewährt, weil sie die rasche Vermessung von Millionen einzelner Zellen erlaubt. Bei Leukämie (ALL/CLL) wird aus der Vermessung von Knochenmarkszellen die minimale Resterkrankung (MRD) ermittelt. Damit kann die Therapie individuell an die erkrankte Person angepasst werden. Die Auswertung der Zytometriedaten durch medizinisches Fachpersonal ist zeitaufwendig, benötigt ein hohes  Expertenwissen und ist subjektiv. FlowMe ist ein Clinical Decision Support System, das mittels Machine Learning Krebszellen automatisch identifiziert. FlowMe hilft, für jede Patientin, jeden Patienten die ideale Therapie zu finden.

FlowMe richtet sich an Diagnoselabore, die therapie- begleitende Durchflusszytometrie ausführen. FlowMe trägt entscheidend dazu bei, den Personaleinsatz zu optimieren, während Analysequalität, Objektivität und Reproduzierbarkeit verbessert werden.
 

FlowMe – Flow Cytometry Date, Machine Learning, Information

FlowMe – Flow Cytometry Date, Machine Learning, Information

FlowMe – Krebszellen

FlowMe – Krebszellen

Zielgruppen – Anwendung – Vorteil

  • Diagnoselabore und Krankenhäuser 
  • kostenfreie Softwarelizenz für die Visualisierung 
  • automatische Annotation als Serviceleistung zukaufbar 
  • Effizienzsteigerung von bis zu 500%

 

Kontakt
TU Wien
Institute of Visual Computing and Human-Centered Technology 
Dr. Florian Kleber • Dr. Markus Diem 
Favoritenstr. 9/193-1 • 1040 Wien • Österreich
Telefon: +43 158801 193 154
flowme@cvl.tuwien.ac.at
cvl.tuwien.ac.at/project/flowme

 

 

ScienceLama: 
We make Microplastics visible!

Mikroplastik ist so klein, dass man es mit bloßen Augen nicht mehr sehen kann. Unter 100 µm gibt es kaum gesichertes Wissen über Plastikpartikel. 
Für die Analyse von Mikroplastik stehen der Wissenschaft noch keine praxistauglichen Methoden zur Verfügung. Als Messtechnik  beginnt sich FPA-basiertes FTIR-Imaging zu etablieren.

Die Analyse erfolgt in 3 Schritten:

1.     Probennahme und Aufbereitung
2.     Vermessung mittels FPA-FTIR Imaging
3.     Computerunterstützte Datenanalyse 

Wir haben über mehrere Jahre ein tiefes Fachverständnis für die Datenanalyse von Mikroplastik erworben, und haben schnelle, präzise und robuste Algorithmen zur Detektion von Mikroplastik entwickelt. Diese erkennen Anzahl, Art und Größe der Partikel. Unser Machine Learning Modell verarbei-tet enorme Datenvolumina (Bilder mit 1 Mio. Spektren und 5 GB) in jeweils weniger als 10 Minuten auf gewöhnlichen  Office-PCs. Dabei werden mehr als 15 Polymerarten erkannt.

Wir suchen nach Kooperationspartnern und Anwendern!

ScienceLama – Mikroplastik Messung

ScienceLama – Mikroplastik Messung

Kontakt
TU Wien Innovation Incubation Center
c/o ScienceLama 
Dipl.-Ing. Michael Stibi • Dipl.-Ing. Benedikt Hufnagl 
Floragasse 7/7 • 1040 Wien • Österreich 
team@sciencelama.com
www.sciencelama.com

 

 

Kontaktdaten

Nähre Information zum Auftritt der TU Wien auf der ANALYTICA 2020:

Dipl.-Ing. Peter Heimerl  
TU Wien – Leiter Forschungsmarketing
Karlsplatz 13/ E058-04, 1040 Wien, Österreich
M: +43-664-605883320
T: +43-1-58801-406110
forschungsmarketing@tuwien.ac.at