
Elektronen-tomographische Bildverarbeitung
Entwicklung von Algorithmen für dieRekonstruktion und Manipulation vonelektronentomographischen Daten
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Um Zellen in einem quasi nativen Zustand darzustellen und eine molekulare Auflösung zu erreichen, wird die Kryo-Elektronentomographie verwendet. Das Ziel ist, die Interaktionen zwischen Proteinen, DNA und RNA innerhalb des zellulären Kontextes zu verstehen. Durch die semiautomatische Erstellung der Tomogramme werden viele Daten generiert die rekonstruiert und prozessiert werden müssen. Die Rekonstruktion ist zeit- und rechenintensiv. Die Verwendung der Grafikkarte ermöglicht eine Parallelisierung. Die Daten müssen für die Verwendung auf der GPU speziell aufbereitet werden um Berechnungen...
Um Zellen in einem quasi nativen Zustand darzustellen und eine molekulare Auflösung zu erreichen, wird die Kryo-Elektronentomographie verwendet. Das Ziel ist, die Interaktionen zwischen Proteinen, DNA und RNA innerhalb des zellulären Kontextes zu verstehen. Durch die semiautomatische Erstellung der Tomogramme werden viele Daten generiert die rekonstruiert und prozessiert werden müssen. Die Rekonstruktion ist zeit- und rechenintensiv. Die Verwendung der Grafikkarte ermöglicht eine Parallelisierung. Die Daten müssen für die Verwendung auf der GPU speziell aufbereitet werden um Berechnungen durchführen zu können. Das geringe Signal zu Rausch Verhältnis kompliziert die Verarbeitung der Daten. Um diese zu erleichtern, werden Module implementiert, die das Bild filtern, segmentieren und Strukturen aus dem Bild extrahieren, bzw. Oberflächenstrukturen wieder im Bild visualisieren. Nach der Verarbeitung der Daten werden die verschiedenen Strukturen im Bild verifiziert. Die Strukturen habengegenüber den Klassen fehlende Informationen. Es wird eine Klassifikation entwickelt die die fehlenden Informationen berücksichtigt und die Anzahl der daraus resultierenden Fehlklassifikationen verringert.