GPGPU-basierte Echtzeitdetektion von Nanoobjekten mittels Plasmonen-unterstützter Mikroskopie

Kurzfassung. Die Verfügbarkeit echtzeitfähiger und mobiler Biosensoren gewinnt durch die zunehmende Verbreitung viraler Infektionen zunehmend an Bedeutung. Im Gegensatz zu Virusdetektionsmethoden wie beispielsweise ELISA erlaubt die neuartige Plasmonen-unterstützte Mikroskopie von Nanoobjekten, Proben innerhalb von wenigen Minuten auf Viren analysieren zu können. Die Herausforderung für ein, auf dieser Analysemethode beruhendes In-situ-Virusdetektionssystem, besteht in der Echtzeitverarbeitung von extrem hohen Datenmengen. Hier setzt die vorliegende Arbeit an, welche eine hoch parallele GPU-basierte Verarbeitungspipeline zur echtzeitfähigen Virusdetektion vorstellt. Durch die konsequente Ausnutzung der GPGPU-Fähigkeiten von Grafikkarten kann auf teure Spezialhardware verzichtet werden, um eine echtzeitkonforme Beschleunigung notwendiger Bildverarbeitungsund Bildanalysealgorithmen bereitzustellen, die auch den Anforderungen an ein eingebettetes Virusdetektionssystem gerecht wird.