Amphasys nutzt eine der besten Bachelor Arbeiten der Schweiz

06.04.2016 10:24
amphasys

Eine vom Luzerner Startup Amphasys betreute Bachelor-Arbeit gehört zu den besten der Schweiz. Der von den Studenten entwickelte Algorithmus wird nun in das Amphasys-Angebot integriert.

Der Lab Sciences Award der Veronika und Hugo Bohny Stiftung zeichnet gute bis sehr gute Bachelorarbeiten aus, deren Ergebnisse relevant für die Lab Sciences sind. Dieses Jahr gehören Simon Castelberg und Sebastian Lang, vom NTB Buchs (Fachhochschule der Ostschweiz) zu den Gewinnern. Prämiert wurden die 3 besten Bachelor-Arbeiten der Schweiz. Ausschlaggebend für eine Prämierung ist die Praxistauglichkeit der eingereichten Arbeiten.

Die Praxistauglichkeit ist bei der Arbeit der beiden Rheintaler Studenten definitiv gegeben. Ihr Algorithmus zur Signal-Analyse wird von Amphasys als Alternative zum bestehenden Algorithmus angeboten werden. Amphasys hat ein einfach bedienbares Impedanzflusszytometer auf dem Markt. Der neue Algorithmus für dieses Instrument kann in Echtzeit Zellen eindeutig identifizieren. Dabei muss der Bediener vor der Messung weder zusätzliche Parameter eingeben noch eigene Auswertungen der Messergebnisse vornehmen. Somit können direkt am "Point of Use" Entscheidungen sofort getroffen werden, z.B. ob die Qualität von Pollen stimmt und die Bestäubung durchgeführt werden kann.

„Wir versprechen uns eine verbesserte Sensitivität und höhere Genauigkeit in der Analyse der Zell-Proben. Das wird den Einsatzbereich unserer Technologie nochmals erweitern und die zuverlässige Messung von noch kleineren Zellen und Partikeln ermöglichen. In den Simulationen der Studenten konnte eine solche Verbesserung belegt werden“, erklärt Marcel Ottiger, Executive Partner bei Amphasys. 

Erfolgsfaktor gezielte Unterstützung
Dass die Bachelor-Arbeit eine so wichtige Rolle für das Startup spielen kann, kommt nicht von Ungefähr. Die Studenten wurden von Amphasys umfassend unterstützt. Marcel Ottiger erklärt: „Wir hatten eine ganz konkrete Fragestellung, nämlich wie man den bestehenden Trigger Algorithmus sowohl in Bezug auf die Sensitivität als auch in Bezug auf die Hardware-Performance verbessern könnte. Dazu haben wir den Studenten einige Ideen und viel Rohdaten mitgegeben, auf deren Basis sie verschiedene Trigger-Versionen entwickeln, ausgiebig testen und vergleichen konnten.

Bild: Amphasys

(SK)

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