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Fischeisortierer unterstützt Forscher

7. September 2018, 11:25 Uhr | Tobias Schlichtmeier
Ein befruchtetes Fischei mit zwei Zellen.
© Fraunhofer IPA

Die Eier des Zebrafisches eignen sich gut für die Forschung in der Zell- und Molekularbiologie. Bislang mussten sie jedoch mühsam von Hand sortiert werden. Ein Fischeisortierer vom Fraunhofer IPA soll das ändern: Künftig erledigt ein Machine-Learning-Algorithmus die Arbeit in wenigen Minuten.

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Jeder Aquarienbesitzer kennt ihn: Den Zebrabärbling oder Zebrafisch. Weibliche Zebrafische werden etwa sechs Zentimeter lang und legen pro Woche mehrere hundert Eier. Für die Forschung ist das von großem Vorteil, denn die Gene des Fisches stimmen zu einem großen Teil mit der menschlichen DNA überein. Auch das Organsystem ist dem des Menschen ähnlich. Die Eier zeichnen sich durch eine große Transparenz aus und sind dadurch unter einem Mikroskop sehr gut erkennbar. Sie eignen sich dementsprechend gut für die Forschung an Krebs- und Herzkrankheiten.

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Kamerasystem als Herzstück

Die Vorbereitung von Proben für das Labor gestaltet sich bislang schwierig. Eine Laborkraft muss die Eier einzeln untersuchen, klassifizieren und ablegen. Ein Angestellter braucht für das Befüllen von 96 Gefäßen gut 12 Minuten – und das bei einer hohen Fehlerrate. Mit Hilfe eines Hochdurchsatz-Analyseverfahrens soll der Fischeisortierer zukünftig automatisch in weniger als 2 Minuten die gleiche Anzahl an Gefäßen befüllen. Bei dem Gerät handelt es sich um eine vollautomatisierte Anlage, die den Probendurchsatz erhöht.

Der Prototyp wurde von den Forschern des Fraunhofer Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) im Rahmen des Projekts »Applikationszentrum Labor 4.0 – Das Labor in der Cloud!« entwickelt, welches vom Land Baden-Württemberg gefördert wird. Mit Hilfe des Fischeisortierers werden einerseits Laboranten entlastet,  Engpässe in der Prozesskette umgangen und Personalkosten gesenkt. Zum anderen wird die Erforschung von neuen Medikamenten beschleunigt. Herzstück des Fischeisortierers ist ein Kamerasystem, das mittels eines Machine-Learning-Algorithmus den Befruchtungszustand der Eier erkennt.

Der Fischeisortierer mit Kamerasystem des Fraunhofer IPA.
Der Fischeisortierer mit Kamerasystem des Fraunhofer IPA.
© Fraunhofer IPA

Laufende Verbesserung

Zu Beginn werden alle Eier mit einer Spritze aus einem Behälter gesaugt und in einer Transferflüssigkeit verteilt. Im zweiten Schritt werden die Eier in einen Kanal mit Flüssigkeit geleitet und vereinzelt. Im dritten Schritt prüft das Kamerasystem mit Hilfe des Deep-Learning-Algorithmus den Befruchtungszustand der Eier. Der Algorithmus identifiziert die verschiedenen Zellstadien.

Eine sukzessive Verbesserung wird durch Training mit bereits klassifizierten Fischeiern erreicht. Möglich ist dies mittels einer Bilddatenbank, durch die befruchtete von unbefruchteten Eiern unterschieden werden können. In den Gefäßen werden im letzten Schritt dann nur die befruchteten Eier abgelegt. Eine Verletzung der Embryonen wird dabei verhindert. Erste Tests verliefen positiv, so wurden nur geringe Falschzuordnungen erkannt.

In Zukunft sollen mehrere tausend Eier pro Stunde in Gefäße gefüllt werden. In weiteren Tests und Erprobungen soll der Fischeisortierer kontinuierlich verbessert werden. Auf der Messe Vision in Stuttgart vom 06. bis 08. November präsentiert das Forscherteam des IPA das Gerät erstmals der Öffentlichkeit.


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