Automatische Detektion primärer Neuronen in Fluoreszenzmikroskopbildern
| dc.contributor.author | Misiak, Danny | |
| dc.date.accessioned | 2018-01-05T19:38:05Z | |
| dc.date.available | 2018-01-05T19:38:05Z | |
| dc.date.issued | 2010 | |
| dc.description.abstract | Durch die Kombination bildgebender Verfahren in der Mikroskopie mit Techniken der Fluoreszenzmarkierung eröffnen sich neue Perspektiven und experimentelle Techniken in den biomedizinischen Wissenschaften. Der heutige Technikstandard ermöglicht es, große Mengen an Daten zu produzieren, die verarbeitet und ausgewertet werden müssen. Um mit der ständig anwachsenden Menge an Bilddaten umgehen zu können, wird in dieser Diplomarbeit ein neuer und vollautomatischer Ansatz zur Segmentierung von Neuronen vorgestellt. In einer ersten Phase werden alle im Bild enthaltenen Neuronen segmentiert, aus denen folglich ein ,,Hauptneuron“ selektiert wird. Auf diesem Neuron kommen dann in der zweiten Phase aktive Konturen zur präzisen Lokalisierung der Neuronenkontur zur Anwendung. Der hier vorgestellte Ansatz ist unabhängig von jeglicher Benutzerinteraktion und zeigt dessen Eignung für die biomedizinische Forschung. | |
| dc.identifier.pissn | 1432-122X | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/9590 | |
| dc.publisher | Springer-Verlag | |
| dc.relation.ispartof | Informatik-Spektrum: Vol. 33, No. 3 | |
| dc.relation.ispartofseries | Informatik-Spektrum | |
| dc.title | Automatische Detektion primärer Neuronen in Fluoreszenzmikroskopbildern | |
| dc.type | Text/Journal Article | |
| gi.citation.endPage | 320 | |
| gi.citation.publisherPlace | Berlin Heidelberg | |
| gi.citation.startPage | 315 |