Image Analysis

In the Image Analysis research area, we develop and apply methods for computational processing and analysis of digital microscopy images, especially for solving problems in biology and medicine. A wide range of biomedical research projects rely on microscopy data which require specifically designed image analysis workflows to support the identification of complex biological processes. In close collaboration with our partners from research and industry, we develop algorithms and software that analyze microscopy images, for example fluorescence microscopy images of cells or other kinds of organic material. Our focus in algorithm development is mainly on methods of signal processing, machine learning, and computer vision for information extraction and interpretation. Besides filtering and denoising for pre-processing and feature extraction methods, we use machine learning approaches such as deep learning for object detection, segmentation, and object tracking. In addition to workflows and algorithms, we implement image analysis software (e.g. Spotty) for biological research to automatically detect, track, and analyze cells and particles to support fundamental research and drug development. For image analysis, we build on tools and frameworks such as MATLAB, OpenCV, and TensorFlow.

 

 

Selected Publications

2021 Jonas Schurr, Christoph Eilenberger, Peter Ertl, Josef Scharinger, and Stephan M. Winkler: Automated Evaluation of Cell Viability in Microfluidic Spheroid Arrays Proceedings of the 10th International Workshop on Innovative Simulation for Healthcare, 18th International Multidisciplinary Modeling & Simulation Multiconference 2021
2016 Daniela Borgmann, Sandra Mayr, Helene Polin, Susanne Schaller, Viktoria Dorfer, Christian Gabriel, Stephan Winkler, and Jaroslaw Jacak: Single Molecule Florescence Microscopy and Machine Learning for Rhesus D Antigen Classification Scientific Reports 6

Selected Projects

Recognition of 3D-objects in images

Ziele einer neuen Produktentwicklung sind eine praktikable Lösung zum Identifizieren verschiedenster physischer Objekte und deren Zuordnung zu Daten aus einer umfangreichen Produkt-Datenbank (z.B. passende Ersatzteile, Einleitung von Bestellvorgängen usw.). In großen Unternehmen wird es immer schwieriger den Überblick über diverse Bauteile und Artikel zu bewahren. Nur mit sehr hohem Arbeitsaufwand können die Artikel identifiziert, gefunden und zu anderen Informationen zugeordnet werden. Unsere innovative App soll beispielsweise Servicetechnikern das Identifizieren von Objekten das Finden von zugehörigen Daten und Artikeln wesentlich erleichtern (z.B. Anlagenteile auf der Baustelle identifizieren).

Ziele sind die einfache Identifizierung von Objekten mittels Foto(s) via Smartphone oder Tablet, einer anschließenden 3D-Bilderkennung, der Zuordnung zu vorhandenen Daten aus Bibliotheken bzw. Datenbanken und die Bereitstellung von zugehörigen Daten bzw. weiterführenden Prozessen (z.B. Bestellung von Ersatzteilen usw.).


Head

Prof.(FH) DI Dr. Stephan Winkler

Researchers

Andreas Haghofer BSc

Duration

2017 - present

Research Areas

ImageAnalysis

Research Institutions

University of Applied Sciences, Upper Austria, Hagenberg Campus

Research focus

Software technology and application

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