Deep Learning revolutioniert Inspektionsautomatisierung in Life Sciences

Wie Deep Learning die Inspektion in der Life-Sciences-Branche automatisiert

Originalquelle: Autor Brian Benoit

Die Life-Sciences-Branche ist bekannt für kapitalintensive Forschung und Medizinprodukte, die Medical Imaging, Probenuntersuchung, Arzneimittelherstellung vorangetrieben haben. Diese Geräte integrieren Machine Vision.

Doch für bestimmte Lab-Automatisierungsanwendungen reicht klassische Machine Vision nicht an die Flexibilität des menschlichen Urteils für entscheidungsbasierte Beurteilungen heran. Computer scheitern an unruhigen Hintergründen, Bildqualitätsproblemen (Spiegelglanz). Traditionelle Algorithmen können Objekte/Interessensbereiche (ROI) nicht präzise lokalisieren – besonders Anomalien in unstrukturierten Szenen. Automatisierte Systeme: Identifikation relevanter Bereiche bei Ignorieren irrelevanter Features – zeitaufwändig, schwierig, oft unmöglich.

Heute ermöglichen Durchbrüche in Deep-Learning-basierter Bildanalyse diese Anwendungen zuverlässig, wiederholbar, robust (Machine-Vision-Sprachgebrauch) zu automatisieren.

Life Sciences: Defekterkennung

Klinische und Forschungsmikroskopie, die bisher menschliche Inspektion erforderte, werden durch Deep-Learning-Bildanalyse neu erfunden. Pathologische/histologische Proben erfordern präzise Defekterkennung & Segmentierung trotz variabler, unvorhersehbarer Muster.

Herausforderung: Zellanomalien und Zellschäden auf histologischem Objektträger erkennen – visuelle Erscheinungsformen sind überwältigend vielfältig.

Krebszelle: diverse Größen, Formen, meist unähnlicher als ähnlich. Inspektionssystem auf alle Anomalien zu programmieren = praktisch unmöglich (extensives Programmieren, hohe False-Positive/False-Negative-Rate). Deep Learning im unüberwachten Modus bietet hier hochpräzise, effiziente Inspektion.

Anwendung Zellanomalie-Erkennung: Trainingsingenieur nutzt Beispielbilder möglicher Anomalien (Krebs), um Software das „normale“ Erscheinungsbild von Zellen/Zellclustern zu lehren. Slides als „gut“ (gesunde Zellen, inkl. normaler Varianten wie Mitose) gelabelt. Laufzeit: Abweichungen → als anomal & wahrscheinlich zellschädigend markiert. Ein weiterer Schritt nötig.

Markierte Zelle/Cluster: Region of Interest (ROI) dynamisch in Echtzeit segmentieren für Detailprüfung. Abweichung = potenzieller Schaden, aber nicht zwingend Krebs. Artefakte auf Objektträger möglich.

Normalerweise: Humaninspektor (Pathologe) prüft Subset für Diagnose. Aber: Cognex Deep-Learning-Software führt Algorithmus über Subset-Zielzonen erneut aus – diesmal mit Retraining im überwachten Modus → Trennung „gut“ (tolerierbar, unbeschädigt) vs. „schlecht“ (pathologisch, beschädigt).

Life Sciences: Optische Zeichenerkennung (OCR)

Viele Medizintechniklieferanten nutzen automatische Identifikation für Rückverfolgbarkeit & Sicherheitsvorschriften. Menschlich lesbare alphanumerische Zeichen erscheinen auf dehnbaren, formbaren Materialien (z. B. Infusionsbeutel) für Kameras verzerrt. Spiegelglanz/Reflexionen verwirren System, verdecken/verändern Code-Erscheinung.

Selbst ohne diese Variationen: Vision-System auf verschiedene Fonts zu trainieren (optical character verification, OCV) ist extrem zeitintensiv, da System nicht antizipieren kann, welchen Font es trifft. Vortrainierte Omni-Font-Bibliothek hilft: Deep-Learning-Tool, das diverse Fonts out-of-the-box erkennt – kein vortrainingsbasiertes Bildtraining nötig, minimales Training nur bei verpassten Zeichen zur Modellverfeinerung.

Schnelle, einfache Implementierung, minimale Anpassungen → Deep-Learning-OCR offensichtliche Wahl für deformierte, schiefe, schlecht geätzte Zeichen oder Verifikationsanwendungen mit breitem unbekannten Font-Spektrum.

Life Sciences: Montageverifikation

Lab-Automation (Klinikanalysatoren, In-vitro-Diagnostik) nutzt Machine Vision, um Proben perfekt einzusetzen/auszurichten für optimale Testbedingungen. Diagnostikhersteller-Erfolg basiert auf Messgenauigkeit & Ergebnissen. Kritisch: korrekte Test-Set-ups & Deck-Bestückung → präzise Daten für korrekte, einheitliche Tests.

Richtige Bestückung von Testproben (Blut, Urin, Gewebe) in Pre-Assembly-Verifikation essenziell: Fehler vermeiden, die Kontamination, Vertauschung, Fehldiagnose oder Schäden an teuren Geräten riskieren. Automatisiertes System muss prüfen: keine fehlausgerichteten/fehlenden Teströhrchen, nicht entfernte Kappen, fremde Gefäße im Analysator-Rack. Rack vollständig & korrekt bestückt? Faktoren: Proben-/Reagenzgefäße variieren nach Hersteller in Form, Größe, Dimension; Probenposition auf Deck nicht vorhersagbar.

Bei unvorhersehbaren Variationen: Deep Learning für Montageverifikation einsetzen. Cognex Software lernt varying Erscheinung von Proben/Reagenzien & ihre unvorhersehbaren Positionen aus Trainingsbildern.

Tool verallgemeinert Unterscheidungsmerkmale (Größe, Form, Oberflächenfeatures) & lernt normales Erscheinungsbild & generelle Lage auf Deck-Racks/Mikrotiterplatten. Deep Learning automatisiert & löst zuvor schwer programmierbare Anwendung schnell, hochpräzise, einfach deploybar.

Life Sciences: Klassifizierung

Blutprobenqualität beurteilen erfordert erhebliches menschliches Urteil. Zentrifugierte, indexierte Probe → Einzelscores für Trübung & Plasmapfarbe. Je nach Beladung in Analysator: Erscheinung variiert, Blutphasen mehr/weniger getrennt → beeinflusst Indexierung.

Beispiel: Klar stratifiziertes Plasma, Buffy Coat, Erythrozyten → höherer Score als undeutliche Phasen. In hochautomatisiertem Labor (gute Workflows) nicht ideal. Deep-Learning-Bildanalyse ahmt menschliche Intelligenz nach & beurteilt Trennqualität zentrifugierter Probe. Qualitätsmanagement: Klassifizierung – nur Proben mit Pass-Score zum Test zugelassen. Inspektionssystem muss „gut“ (gut getrennt) verallgemeinern & konzeptualisieren – basierend auf Plasmapfarbe, Trübung, Buffy-Coat-Volumen (Kriterien der Probenverarbeitung).

Deep Learning ist einziges Automationstool, das mehrere Objekte in einem Bild intelligent klassifizieren, sortieren, bewerten kann. Cognex Deep Learning sortiert mehrere Klassen in einem Blutröhrchen – nur Proben, die Testkriterien erfüllen, werden durchgelassen.

Als neueste Automatisierungslösung für komplexe Life-Sciences-Anwendungen: Cognex Deep-Learning-Tools als Off-the-Shelf & OEM-Systeme verfügbar – direkt in Lab-Automation integrierbar. Hochzuverlässige Ergebnisse, geringer Zusatzbedarf an Infrastruktur (CPUs, Embedded PCs) → natürliche Ergänzung des Machine-Vision-Inspektionsarsenals der Life-Sciences-Branche.