GPU-beschleunigte Bildanalyse mit CLIJ und cIEsperanto
Projekttitel: GPU-beschleunigte Bildanalyse mit CLIJ und cIEsperanto
Projektdauer: 2022-2024
Forschungsbereich: Biowissenschaften und Medizin
Ziele
Im Rahmen des Projekts „GPU-beschleunigte Bildanalyse mit CLIJ und clEsperanto“ ermöglichen wir einer breiten Zielgruppe aus dem Bereich der Biobildgebung den Einsatz moderner Grafikprozessoren (GPUs) zur Analyse biologischer Mikroskopiebilddaten.
Problemstellung
Offene Fragen in der Entwicklungsbiologie erfordern modernste Fluoreszenzmikroskope, um In-vivo-Zeitrafferaufnahmen von sich entwickelnden Zellen, Geweben, Organoiden und ganzen Tieren zu erfassen. Da die Menge der Bilddaten enorm ist, sind hochentwickelte Techniken zur Verarbeitung solcher Daten erforderlich. Die entsprechende Technologie ist vorhanden, z. B. ermöglicht die Open Computing Language (OpenCL) die Verarbeitung großer Bilddatenmengen auf GPUs. Allerdings sind OpenCL und GPUs für Wissenschaftler ohne informatischen Hintergrund schwer zugänglich.
Ausblick
Mithilfe von Codegenerierung und benutzerfreundlichen grafischen Oberflächen machen wir die Rechenleistung von GPUs einem breiten Publikum zugänglich.
Publikationen
- https://www.nature.com/articles/s41592-019-0650-1
- https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-76394-7_5
- https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.11.19.386565v1
- https://chanzuckerberg.com/eoss/proposals/gpu-accelerating-fiji-and-friends-using-distributed-clij-neubias-style/
- https://chanzuckerberg.com/science/programs-resources/imaging/napari/improving-image-processing/
Team
Teamleitung
- Dr. Robert Haase
Partner
- Dr. Stephane Rigaud (Institut Pasteur, Paris)
- Dr. Martin Jones (The Francis Crick Institute, London)
- Dr. Amy Strange (The Francis Crick Institute, London)
- Dr. Lucy Collinson (The Francis Crick Institute, London)
Dresden
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