Zwei Beiträge aus dem Teilprojekt B2 zur automatischen Klassifikation von Nanopartikeln (z.B. Viren) in hoch verrauschten Sensordaten wurden auf zwei verschiedenen Konferenzen mit einem Best Paper Award ausgezeichnet. Beide Arbeiten liefern einen wertvollen Beitrag zur automatischen Analyse von medizinischen Proben mittels des PAMONO-Sensors.

Die Arbeit ''Real-Time Low SNR Signal Processing for Nanoparticle Analysis with Deep Neural Networks'' von Jan Eric Lenssen, Anas Toma, Albert Seebold, Victoria Shpacovitch, Pascal Libuschewski, Frank Weichert, Jian-Jia Chen und Roland Hergenröder hat auf der BIOSIGNALS 2018 den Best Paper Award erhalten.

Zudem erhielt der in Kooperation mit dem Lehrstuhl für Bildverarbeitung der RWTH Aachen erarbeitete Beitrag ''Unsupervised Data Analysis for Virus Detection with a Surface Plasmon Resonance Sensor'' von Dominic Siedhoff, Martin Strauch, Victoria Shpacovitch und Dorit Merhof den Best Paper Award auf der IEEE International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA).