Ausgangslage

Bei der automatisierten Analyse biomedizinischer Bilder entstehen schnell mehrere Terabyte Daten. Mikroskopiebilder liegen in unterschiedlichen Auflösungen und Bildebenen vor und werden durch Segmentierungen, Annotationen und Analysedaten ergänzt. Diese Datenmengen im Browser schnell, flüssig und interaktiv zugänglich zu machen, stellt hohe Anforderungen an Architektur und Performance des Frontends.

Karte mit gruppierten blauen und rosa Punkten, einem Balkendiagramm und einer Bildverarbeitungsanalyse zur Zellzählung.

Projektübersicht

Kunde
ariadne.ai

Bereich
Medical & Life Science

Lösung
Performanter Webviewer für sehr grosse Bilddaten.

Systemumfeld 
Neuroglancer, Angular, D3.js, dockerisiertes Deployment

Umfang
komplette Frontendentwicklung von Anforderungsanalyse und Wireframes über UI und UX bis zu Umsetzung, Deployment und Performance-Optimierung

Datenmengen
Bilddaten im Terabyte-Bereich, mehrere Auflösungsstufen und Bildebenen

Der Beitrag von SCS

SCS entwickelte für ariadne.ai das komplette Frontend von Ariadne SPATIAL. Der Webviewer stellt grosse Bilddaten interaktiv dar, bindet die Verarbeitungsergebnisse von ariadne.ai ein und ermöglicht es, Datenbereiche, Segmentierungen und Analyseparameter direkt im Browser auszuwählen.

Grosse Daten flüssig dargestellt

Bilddaten, Segmentierungen und Annotationen liegen in unterschiedlichen Formaten und Auflösungsstufen vor. Der Webviewer ermöglicht flüssiges Zoomen und Verschieben sowie den schnellen Wechsel zwischen relevanten Bildebenen.

Analysedaten direkt visualisiert

Ergebnisse der Bildanalyse lassen sich unmittelbar mit den Bilddaten verknüpfen. Statistische Metadaten werden beispielsweise in interaktiven Scatter Plots dargestellt und können zur Auswahl relevanter Datenbereiche genutzt werden.

Segmentierungen interaktiv erkundet

Über Lasso-Auswahl und Hierarchical Gating können Nutzer relevante Bereiche in den Analysedaten auswählen. Die zugehörigen Segmentierungen, beispielsweise einzelne Zellen, werden unmittelbar im Mikroskopiebild hervorgehoben.

Für grosse Bilddaten optimiert

SCS kombinierte Neuroglancer für die Darstellung grosser Bilddatensätze, D3.js für interaktive Visualisierungen und Angular für die Benutzeroberfläche. Das Deployment wurde dockerisiert und die gesamte Anwendung gezielt auf Performance optimiert.

Ariadne Bild 4

Ergebnis

Mit Ariadne SPATIAL lassen sich selbst sehr grosse Mikroskopiedatensätze interaktiv im Browser erkunden. Nutzer können zwischen Auflösungsstufen und Bildebenen wechseln, Segmentierungen auswählen und Analysedaten unmittelbar mit den zugrunde liegenden Bildern verknüpfen. SCS verantwortete das gesamte Frontend, von Anforderungsanalyse und Wireframes über UI und UX bis zu Implementierung, Dockerisierung sowie Performance-Analyse und -Optimierung.

mehrere Terabyte

Bilddaten interaktiv im Webviewer dargestellt.

komplettes Frontend

von Anforderungsanalyse und UX bis Performance-Optimierung.

mehrere Datenebenen

Bilder, Segmentierungen, Annotationen und Metadaten gemeinsam visualisiert.

Eingesetzte Leistungen

High Level Software

UX / UI

Data Visualization

Medical & Life Science

Lächelnder Mann mit dunklem Haar, Schnurrbart und weißem Hemd; „scs kontakt“ ist vor einem bunten Hintergrund unscharf dargestellt.

Ihre Ansprechperson

Beat Hörmann

Healthtech & Innovation
+41 43 456 16 00

Für Fragen zu Machine Learning, medizinischer Bildsegmentierung und reproduzierbarer KI-Entwicklung.

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