Die ?berwachung von Zellkulturen ist ein wesentlicher klinischer Prozess, bei dem kultivierte Zellen untersucht und ¨¹berwacht werden, um wichtige R¨¹ckschl¨¹sse auf Gesundheit und Wohlbefinden zu ziehen. Die bisherige Vorgehensweise bei diesem Prozess erfordert ein erhebliches menschliches Eingreifen, was zu Zellsch?den und daraus resultierenden Fehlern bei den abgeleiteten Ergebnissen f¨¹hren kann.
In diesem Fall ist eine kontinuierliche ?berwachung der Zellen ¨¹ber einen bestimmten Zeitraum hinweg nicht m?glich, und es ist f¨¹r das klinische Personal sehr schwierig, die Anzahl der Zellproben zu sammeln und sie in einer sicheren Umgebung zu kultivieren.
In der vorliegenden Arbeit wird eine L?sung f¨¹r eine effiziente nicht-invasive Anwendung zur Beobachtung von Zellkolonien vorgeschlagen. Sie umfasst die Segmentierung von Zellkolonien und die Erkennung ihres Verhaltens (d. h. einer gesunden oder ungesunden Zellkolonie) anhand einer Reihe von Zeitreihenvideos. Die L?sung wird auch die Leistung des Bedieners bei der Analyse der Zellqualit?t erh?hen und dazu beitragen, die Zellverschwendung zu minimieren, indem Computer Vision und KI-gesteuerte Mustererkennungsalgorithmen kombiniert werden, um die Betriebszeit zu verk¨¹rzen.