Biomedical Engineering & Robotics (BER)

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Aktuelle Projekte/Themen
Insect

Die Vielfalt des Lebens (Biodiversität) ist eine der wichtigsten Komponenten für das Funktionieren der globalen Ökosysteme und stellt die Grundlage für die Existenz und die Zukunft der Menschheit dar. Dennoch sind bislang nur ca. 10-20% aller Arten bekannt und deren Funktion im Ökosystem beschrieben. In enger Kooperation mit dem Zentrum für Integrative Biodiversitätsentdeckung des Museums für Naturkunde Berlin werden neue Methoden entwickelt, große Insektensammlungen zu digitalisieren und automatisiert deren Art zu bestimmen. So können Veränderungen im Ökosystem erkannt werden.

Biohandling

Modellorganismen wie die Eier des Zebrafischs (Danio rerio) helfen die Entstehung von Tumoren und genetisch bedingten Erkrankungen besser zu verstehen und effektiver behandeln zu können. Um neue geeignete Medikamente oder Verfahren zur Behandlung dieser Erkrankungen zu finden, müssen die empfindlichen Eier zunächst sortiert und anschließend mikroskopiert werden. Beides kann durch den Einsatz speziell entwickelter Laborroboter automatisiert werden. Durch die Kopplung von fluoreszierenden Farbstoffen können zudem ganz gezielt Zellen gefärbt und besser sichtbar gemacht werden. Anschließend müssen alle Veränderungen von der normalen Entwicklung der Fischeier erkannt und mittels KI klassifiziert werden. Die dafür erforderlichen Roboter, Fluoreszenzmikroskope und Analysesoftware werden am IAI entwickelt.

Automatisierte Mikroskopie

Für viele Experimente in der Medizin ist es erforderlich, tausende von Modell-Organismen wie z. B. Zebrafisch-Eier immer wieder zu mikroskopieren und nach bestimmten Merkmalen oder Veränderungen zu suchen. Weitere Anwendungen für die automatisierte Mikroskopie sind die Biodiversitätsforschung, um zum Beispiel den Anteil von Zoo-Plankton in Meerwasser automatisch zu bestimmen. Wir haben dafür unterschiedliche (Fluoreszenz-)Mikroskop-Systeme entwickelt, die im Hochdurchsatz-Verfahren In-vivo-Organismen mikroskopieren und morphologische Merkmale automatisch erkennen. Mithilfe von KI-Algorithmen können anschließend Merkmale klassifiziert oder auch Arten erkannt werden.

Bild einer Schlupfwespe mit überlagerter Heatmap

In enger Kooperation mit dem Leibniz-Institut für Evolutions- und Biodiversitätsforschung in Berlin wird ein vollautomatischer Sortierroboter für Kleininsekten entwickelt, der mittels maschinellen Lernens 14 unterschiedliche Insekten klassifizieren und sortieren kann. Die Quantifizierung von Insekten aus gesammelten Proben ist erforderlich, um vom Aussterben bedrohte Insektenarten zu erkennen und entsprechende Gegenmassnahmen zu ergreifen.

Schematische Darstellung eines amperometrischen Sensors

Im Rahmen dieses Projekts werden gedruckte, flexible Sensoren zur In-vivo-Messung von Ozongas-Konzentrationen in Gewebe sowie Referenzsysteme zur Kalibrierung neuer Gassensoren entwickelt.

Zebrafisch-Herzventrikel

Es wird eine Open-Science-Software entwickelt, um Parameter des Zebrafisch-Herzschlags wie z. B. Herzfrequenz, Rhythmik, fraktionelle Verkürzung und Herzwanddicke automatisch aus Videos von Zebrafischherzen zu analysieren.