NanoDetect

Die Fluoreszenzmikroskopie gehört zu den bedeutendsten Technologien der biomedizinischen Forschung. Die große Vielfalt mikroskopischer Methoden fordert ausgefeilte, individuell adaptierbare Methoden der Bildverarbeitung, die große Mengen an Daten, Hintergrundsignale und Bilder mit schlechtem Kontrast verarbeiten können. Die korrekte Identifikation von Objekten im Mikro- oder Nanometer-Bereich spielt eine wichtige Rolle in der Diagnose bzw. in der Prädiktion des Verlaufs von Krankheiten sowie die Bewertung des Therapieerfolgs.

Im Rahmen von „NanoDetect" wird ein innovatives Software-Framework für die Analyse von Mikroskopiebildern entwickelt; großes Augenmerk wird dabei auf die Untersuchung von einzelnen Molekülen in Zellen gelegt. Die Analyse von Aufnahmen kleinster Strukturen soll somit automatisiert und vereinfacht werden. Dazu werden Algorithmen entwickelt, welche die Stärken der modernen digitalen Bildverarbeitung, des maschinellen Lernens und der Mustererkennung vereinen; zusätzlich wird automatische Parameteroptimierung unter Berücksichtigung von User-Feedback integriert. Zielgruppe der Methoden sind ForscherInnen ohne Expertenwissen in der Informatik; daher wird besonderes Augenmerk auf ein anwenderfreundlichem Interface sowie eine entsprechende Web-Service-Lösung gelegt.