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Kontakt

Dr. Robert Haase

Universität Leipzig

robert.haase@uni-leipzig.de

DeepLineage

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Projekttitel: DeepLineage

Projektdauer: 2022 – 2025

Forschungsbereich: Biowissenschaften und Medizin

Das Projekt „DeepLineage“ trägt dazu bei, zu verstehen, wie Tiere Zellvielfalt erzeugen und regenerieren, indem es Live-Bildgebung, Abstammungsverfolgung, Deep Learning und die Visualisierung großer Bildmengen miteinander verbindet.

Ziele

Wir entwickeln Bildanalysesoftware zur Auswertung von Zellverfolgungsdaten unter Verwendung unüberwachter Methoden des maschinellen Lernens.

Problemstellung

Die In-vivo-Fluoreszenzmikroskopie ist eine Schlüsseltechnologie für das Verständnis der Gewebebildung. Moderne Mikroskope liefern überwältigende Mengen an Bilddaten. Die Analyse dieser Daten ist eine Herausforderung, insbesondere wenn die Datenmenge die Kapazität des lokalen Arbeitsspeichers (RAM) übersteigt.

Technologie

In diesem Projekt leisten wir einen Beitrag zum Open-Source-Projekt „Mastodon“ [1], einem Fiji-Plugin zur Verfolgung von Zellen in großen Bilddatenmengen.

Ausblick

Unser Beitrag zum Projekt „DeepLineage“ wird es Biologen ermöglichen, ihre Daten mithilfe von unüberwachten Methoden des maschinellen Lernens interaktiv zu untersuchen.

Publikationen

https://github.com/mastodon-sc/mastodon-deep-lineage [1]

Team

Teamleitung

Dr. Robert Haase (Universität Leipzig)

Teammitglieder

Stefan Hahmann (Technische Universität Dresden (TUD))

Partner

Michalis Averof (IGFL Lyon)
Pavel Tomancak (MPI CBG Dresden)