PATTERN EXPERT airspect SRS:
die Softwarelösung zur Auswertung, Erkennung und Klassifizierung von
ortsaufgelösten 2-dimensionalen Spektren
Die Software airspect SRS (airspect for Spatially Resolved Spectroscopy)von PATTERN EXPERT verbindet Verfahren
der Bildanalyse 
und der Spektroskopie. Damit wird es möglich in bildgebenden Diagnoseverfahren parallel die Information, die in den
zusätzlich aufgenommenen Spektren enthalten ist, zu nutzen. Dies findet Anwendung zum Beispiel in der Untersuchung von Gewebeproben
oder in den Materialwissenschaften.
Das Programm arbeitet auf der Basis leistungsstarker Algorithmen der Neuroinformatik und Mustererkennung, welche in der
Technologieplattform PATTERN EXPERT enthalten sind. Auch ohne Vorkenntnisse, wie aus der Signalverarbeitung oder aus der
Neuroinformatik, ist der Einstieg in den Umgang mit airspect SRS schnell und einfach möglich.
Spektroskopische Diagnoselösungen
Die Diagnosesoftware ermöglicht erstmalig die direkte Verbindung von chemischen oder biochemischen Informationen mit geometrischen
Merkmalen bei der Diagnose.
Mit dem Programm airspect SRS lassen sich so genannte Wissensbasen anlegen und antrainieren. Die Wissensbasen basieren auf
lernfähigen Algorithmen der Mustererkennung, welche speziell für die ortsaufgelöste 2-dimensionale Spektroskopie weiter entwickelt
wurden.
Der Anwender kann selbstständig in wenigen Schritten die einzelnen Spektren seiner Datenbasis bestimmten Klassen zuordnen, welche für
diese Spektren bekannt sein müssen.
Programmeigenschaften:
- sichere, schnelle und objektive Ergebnisse
- Parallele Visualisierung von Spektren und Übersichtsbild
- automatische Generierung von Merkmalen zur Klassifikation
- leistungsfähige Lernalgorithmen auf der Basis unserer Technologieplattform PATTERN EXPERT
- einfache, zeitsparende und automatisierbare Auswertung von komplexen Peakmustern
- unterstützte Formate der Spektren: ASCII, ENVI
- unterstütztes Format der Bilder: JPEG
- Pixel im Bild in den Farben der den Spektren zugeordneten Klassen darstellbar
- Zusätzliche Clusterverfahren
