Ressourcenoptimierte Echtzeitanalyse stark Artefakt-behafteter Bildsequenzen zur Detektion von Nanoobjekten (B02)

• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing ; Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik
• Förderung: Förderung von 2011 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 124020371

Das Teilprojekt soll neue Echtzeitanalyseverfahren zur Detektion spezifischer Nanoobjekte in stark Artefakt-behafteten Bildsequenzen unter Beachtung limitierter Ressourcen auffinden. Methodisch soll eine Optimierung des Tradeoffs zwischen Hardwareeffizienz, Zeiteffizienz und Detektionsqualität geeigneter Bild- und Datenanalyseverfahren erfolgen. Die neuen Verfahren sollen am Beispiel der Bereitstellung eines ubiquitär verfügbaren portablen Gerätes zur Diagnostik viraler Erkrankungen mittels der neuartigen PAMONO-Technik (engl. Plasmon Assisted Microscopy Of Nano Objects) erprobt werden.

• DFG-Verfahren: Sonderforschungsbereiche (Transferprojekt)
• Teilprojekt zu: SFB 876: Verfügbarkeit von Information durch Analyse unter Ressourcenbeschränkung
• Antragstellende Institution: Technische Universität Dortmund
• Teilprojektleiter: Professor Dr. Jian-Jia Chen, von 1/2015 bis 12/2018; Dr. Roland Hergenröder, seit 1/2015; Professor Dr. Peter Marwedel, bis 12/2014; Professor Dr. Heinrich Müller, bis 12/2018; Privatdozent Dr. Frank Weichert, seit 1/2019; Dr. Alexander Zybin, bis 12/2014