ScienceLama: We make microplastics visible!

Um während einer Krebstherapie die Gefahr eines Rückfalls einzuschätzen, hat sich vielfach die Durchflusszytometrie bewährt, weil sie die rasche Vermessung von Millionen einzelner Zellen erlaubt. Bei Leukämie (ALL/CLL) wird aus der Vermessung von Knochenmarkszellen die minimale Resterkrankung (MRD) ermittelt. Damit kann die Therapie individuell an die erkrankte Person angepasst werden. Die Auswertung der Zytometriedaten durch medizinisches
Fachpersonal ist zeitaufwendig, benötigt ein hohes
Expertenwissen und ist subjektiv. FlowMe ist ein Clinical Decision Support System, das mittels Machine Learning Krebszellen automatisch identifiziert. FlowMe hilft, für jede Patientin, jeden Patienten die ideale Therapie zu finden.

Zielgruppen – Anwendung – Vorteil

- Diagnoselabore und Krankenhäuser
- kostenfreie Softwarelizenz für die Visualisierung
- automatische Annotation als Serviceleistung zukaufbar
- Effizienzsteigerung von bis zu 500%

 

 

English

 

In leukemia (ALL/CLL), the measurement of bone marrow cells is used to determine the minimal residual disease (MRD). Flow cytometry is used to quickly measure millions of individual cells. FlowMe is a Clinical Decision Support
System that uses machine learning to automatically
analyse the cells and identify cancer cells.

FlowMe offers for diagnostic laboratories and for hospitals: - free software license for visualisation
- automatic annotation available as a service
- efficiency increase of up to 500%

 

Kontakt

Technische Universität Wien
Institute of Visual Computing and Human-Centered Technology
Dr. Florian Kleber • Dr. Markus Diem
Favoritenstr. 9/193-1 • 1040 Wien • Österreich || 1040 Vienna • Austria
Telefon: +43 1 58801 193 154
flowme@cvl.tuwien.ac.at  • http://cvl.tuwien.ac.at/project/flowme