Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg

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Forschungsthemen und -projekte

Meine aktuellen Arbeiten konzentrieren sich hauptsächlich auf die automatische Analyse und Interpretation von biologischen und biomedizinischen Bilddaten,  d.h. insbesondere von 2D- und 3D-Mikroskopbildern, sowie von Wurzelbildern aus Assay- oder Minirhizotronexperimenten. Schwerpunktmäßig geht es dabei unter anderem um eine Analyse von Formmerkmalen von Pflanzenzellen sowie um die automatische Quantifizierung subzellulärer Strukturen, wie etwa dem Cyto-Skelett. In den Wurzelbildern versuchen wir automatisch die Länge sichtbarer Wurzeln sowie die Architektur des Wurzelsystems zu extrahieren. Des Weiteren arbeiten wir im Rahmen eines von der Mitteldeutschen Kinderkrebsstiftung geförderten Projektes an der Vorhersage von Rezidiven auf Basis von PET-Scan-Volumina.

Übersicht

Hochdurchsatzanalyse der Formeigenschaften von Pavement-Zellen

Das Ziel dieses Projektes ist die effiziente Analyse von Formmerkmalen von Zellen. In erster Linie schauen wir uns dabei Pavement-Zellen an, aber die entwickelte Methodik eignet sich prinzipiell für beliebige Zelltypen. Wir haben dazu ein neues Tool zur Hochdurchsatz-Analyse von Pavement-Zellen veröffentlicht, PaCeQuant, das Zellen in Mikroskopbildern automatisch segmentiert und automatisch eine Reihe von Formparametern extrahiert. Im Vergleich zu früher verfügbaren Tools erlaubt der integrierte Segmentierungsansatz dabei, auf einen zeitaufwändigen manuellen Annotationsschritt zu verzichten und größere, repräsentativere Datensätze als bislang üblich zu analysieren.

Publikationen:

  • D. Mitra, S. Klemm, P. Kumari, J. Quegwer, B. Möller, Y. Poeschl, P. Pflug, G. Stamm, S. Abel, K. Bürstenbinder, ''Microtubule-associated protein IQ67 DOMAIN5 regulates morphogenesis of leaf pavement cells in Arabidopsis thaliana'', Journal of Experimental Botany, 70(2):529-543, January 2019.
  • PaCeQuant: A Tool for High-Throughput Quantification of Pavement Cell Shape Characteristics    , Birgit Möller, Yvonne Poeschl, Romina Plötner, Katharina Bürstenbinder, Plant Physiology Nov 2017, 175 (3) 998-1017; DOI: 10.1104/pp.17.00961

Kooperationspartner:

PaCeQuant ist als Teil von MiToBo und damit als Erweiterung für ImageJ/Fiji     implementiert.

Automatische Analyse und Quantifizierung von faserartigen Strukturen in Mikroskopbildern

In verschiedenen Bereichen der Biologie und Biomedizin treten faserartige Strukturen auf, die beispielsweise durch Fluoreszenzfärbungen in Mikroskopbildern sichtbar gemacht werden können. Prominente Beispiele für solche Strukturen sind etwa Aktinfilamente, die ein elementarer Akteur in Zellen sind. Die Dynamik und Organisation des Aktins innerhalb einer Zelle beeinflusst maßgeblich die zellulären Strukturen und auch das Migrationsverhalten der Zelle. Die Analyse der spezifischen Eigenschaften und Verhaltensweisen von Aktin spielt daher beispielsweise in der Tumorforschung eine entscheidende Rolle. Des Weiteren treten faserartige Strukturen auch bei Mikrotubuli in eukaryotischen Zellen auf, wo ihre Strukturen und ihre Dynamik ebenfalls Einfluss auf Form und Verhalten einer Zelle haben, und damit interessante Forschungsfragen aufwerfen.

Im Rahmen von Kooperationen mit Kollegen aus der Medizin sowie vom Institut für Pflanzenbiochemie arbeiten wir daran, Verfahren zur automatischen Analyse von faserartigen Strukturen in Mikroskopbildern zu entwickeln. Das vorrangige Ziel besteht darin, Unterschiede in den Strukturen verschiedener Zellen quantitativ zu beschreiben. Dafür wurden bereits Tools entwickelt, der ActinAnalyzer2D und das Nachfolgetool CytoskeletonAnalyzer2D, die beide Unterschiede und Gemeinsamkeiten faserartiger Strukturen in Bildern quantifizieren können.

Kooperationspartner:

  • Dr. Katharina Bürstenbinder, Molekulare Signalverarbeitung, Institut für Pflanzenbiochemie, Halle
  • Dr. Nadine Bley, Institut für Molekulare Medizin, Medizinische Fakultät der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg

Publikationen:

  • K. Bürstenbinder, B. Möller, R. Plötner, G. Stamm, G. Hause,   D. Mitra, and S. Abel, "The IQD Family of Calmodulin-Binding Proteins Links Calmodulin Signaling to Microtubules, Membrane Microdomains, and the Nucleus", Plant Physiology, 173(3):1692-1708, March 2017.
  • B. Möller, E. Piltz and N. Bley, "Quantification of Actin Structures using Unsupervised Pattern Analysis Techniques", Proc. of Int. Conf. on Pattern Recognition (ICPR), IEEE, pp. 3251-3256, Stockholm, Sweden, August 2014.

Betreute Abschlussarbeiten zum Thema:

  • Elisabeth Piltz, Musteranalyse von Aktinfilamenten, Bachelorarbeit, 2013.
  • Michael Filz, Measurement of Cytoskeletal Degradation in Fluorescence Microscopy Images, Bachelorarbeit, 2012.

Semi-automatische Segmentierung von Stromuli in Mikroskopbildern

Stromuli sind Ausstülpungen der Plastiden in pflanzlichen Zellen. Ihre Funktionen sind nach wie vor nicht in Gänze geklärt. Um diese zu entschlüsseln, bilden in der Regel Mikroskopbilder den Ausgangspunkt, in denen Plastide samt der Stromuli sichtbar gemacht sind. Das Fernziel dieser Kooperation ist die Etablierung eines automatischen Verfahrens zur Stromuli-Detektion. Als erster Schritt auf diesem Weg befindet sich derzeit ein Tool in Entwicklung, das eine initiale automatische Detektion von Plastiden durchführt und Möglichkeiten zur manuellen Nachbearbeitung des Ergebnisses bereitstellt. Dadurch soll der Analyseprozess der Bilder schrittweise vereinfacht und deutlich weniger zeitaufwändig gestaltet werden als bislang.

Kooperationspartner:

  • Dr. Martin Schattat, Nachwuchsgruppe "Pflanzliche Zellbiologie", Institut für Biochemie und Biotechnologie, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg

Publikationen:

  • B. Möller and M. Schattat, ''Quantification of Stromule Frequencies in Microscope Images of Plastids combining Ridge Detection and Geometric Criteria'', 6th International Conference of Bioimaging (BIOIMAGING 2019   ), Proceedings of the 12th International Joint Conference on Biomedical   Engineering Systems and Technologies (BIOSTEC 2019   ) - Volume 2: BIOIMAGING,   pages 38-48, Prague, Czech Republic, February 2019. SCITEPRESS.
  • L. Franke, B. Storbeck, J. L. Erickson, D. Rödel, D. Schröter,   B. Möller, and M. H. Schattat, "The 'MTB Cell Counter' a versatile tool for the semi-automated quantification of sub-cellular phenotypes in fluorescence microscopy images. A case study on plastids, nuclei and peroxisomes". Journal of Endocytobiosis and Cell Research, 26:31-42, 2015.

Betreute Abschlussarbeiten zum Thema:

  • Dominik Wittig, Plastiden unter Zugstress - Automatische Bildanalyse von dynamischen Hüllmembranröhren, Bachelorarbeit, 2015.

Automatische Analyse von Videodaten von TV-Duellen

In den Politikwissenschaften werden zur Analyse des Wählerverhaltens unter anderem die Auswirkungen von TV-Duellen analysiert. In aller Regel werden TV-Duelle dazu sekundengenau inhaltlich annotiert und die Reaktionen von Zuschauern oder Hörern durch Real-Time-Response-Systeme erfasst. Solche manuellen Auswertungen sind allerdings aufwendig und spätestens dann, wenn emotionale Zustände von Kandidaten beurteilt werden sollen, auch subjektiven Einflüssen unterlegen.

Wir suchen daher nach Möglichkeiten, automatisch objektivere Informationen aus den Video- und Audiodaten von TV-Duellen zu extrahieren. Der Schwerpunkt liegt dabei zur Zeit auf der Analyse der Emotionen in Sprache und Mimik, die bei den Kandidaten im Verlauf eines Duells zu beobachten sind. Erweiterungen in Richtung einer Bewegungsanalyse, die beispielsweise auch Gestik umfasst, sind geplant.

Kooperationspartner:

  • Dr. Kerstin Völkl, Methoden der Politikwissenschaft, Institut für Politikwissenschaft und Japanologie, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg

Alida und MiToBo - Software-Tools für die Entwicklung von Algorithmen und Anwendungen für Datenanalyse und Bildverarbeitung

Die Entwicklung neuer Algorithmen in der Forschung bewegt sich im Spannungsfeld zwischen theoretischem Erkenntnisgewinn und praktischer Nutzung der neuen Techniken durch Anwender. Während für ersteres oft eine prototypische Implementierung genügt, wünschen sich Anwender intuitiv nutzbare graphische Benutzerschnittstellen, die ihren Arbeitsalltag erleichtern. Mit der Software-Bibliothek Alida entwickeln wir ein Framework, das darauf abzielt, die Lücke zwischen prototypischen Implementierungen und nutzerfreundlichen Schnittstellen zu schließen. Alida generiert für Algorithmen zur Datenanalyse, die in Form sogenannter Operatoren implementiert sind, automatisch graphische und konsolenbasierte Benutzerinterfaces, unterstützt eine automatische Dokumentation durchgeführter Analyseprozesse und erleichtert durch eine Vielzahl praktischer Features insbesondere Entwicklern die Implementierung neuer Algorithmen. Auf Alida setzt die inzwischen schon recht umfangreiche Bildverarbeitungsbibliothek MiToBo auf, in der eine Vielzahl unserer entwickelten Algorithmen zusammengefasst sind. Sowohl Alida als auch MiToBo sind unter GPL-Lizenz öffentlich verfügbar und werden inzwischen auch in unseren Lehrveranstaltungen im Bachelor-Studiengang erfolgreich eingesetzt.

Aktuelle Publikationen:

  • S. Posch and B. Möller, ''Alida - Advanced Library for Integrated Development of Data Analysis Applications'', Journal of Open Research Software, 5(1):7, 2017.
  • B. Möller, M. Glaß, D. Misiak, and S. Posch, "MiToBo - a toolbox for image processing and analysis", Journal of Open Research Software, 4(1):e17, 2016.
  • B. Möller and S. Posch, "A Framework Unifying the Development of Image Analysis Algorithms and Associated User Interfaces", Proc. of 13th IAPR International Conference on Machine Vision Applications (MVA), pp. 447-450, Kyoto, Japan, May 2013.
  • S. Posch and B. Möller, "Alida - Automatic Generation of User Interfaces for Data Analysis Algorithms", Poster presentation at IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro (ISBI), Bioimage Analysis Workshop, Barcelona, Spain, April 2012.
  • S. Kirchner, S. Posch and B. Möller, "Graphical Programming in Alida and ImageJ 2.0 with Grappa",    Proc. of ImageJ User & Developer Conference   , pp. 138-143, ISBN 2-919941-18-6, Mondorf-les-Bains, Luxembourg, October 2012.
  • S. Posch and B. Möller, "Automatic Generation of Processing Histories using Alida",   Proc. of ImageJ User & Developer Conference   , pp. 218-221, ISBN 2-919941-18-6, Mondorf-les-Bains, Luxembourg, October 2012.
  • B. Möller, O. Greß and S. Posch, "Knowing what happened - Automatic Documentation of Image Analysis Processes",   Proc. of 8th International Conference on Computer Vision Systems (ICVS), J.L. Crowley, B.A. Draper, and M. Thonnat (Eds.), Springer, LNCS 6962, pp. 1-10. Inria Sophia Antipolis, France, September 2011.

Betreute Abschlussarbeiten zum Thema:

  • Steven Kirchner, Konzeption und Implementierung einer graphischen Programmieroberfläche für Alida, Bachelorarbeit, 2012.

Segmentierung und Analyse von Neuronen in Mikroskopbildern

Bei dieser Zusammenarbeit geht es um die automatische Segmentierung von Nervenzellen in Mikroskopbildern. Das Ziel ist es dabei nicht nur, die Topologie der Zellen im Kontext verschiedener Versuchsbedingungen zu erfassen, sondern insbesondere auch Proteinverteilungen innerhalb der einzelnen Neuriten zu extrahieren, was gängige Ansätze zur Neuritendetektion so in der Regel nicht unterstützen.

Kooperationspartner: Prof. Dr. Stefan Hüttelmaier, Dipl.-Bioinf. Danny Misiak, Institut für Molekulare Medizin, Medizinische Fakultät der MLU Halle-Wittenberg

Aktuelle Publikationen:

  • D. Misiak, S. Posch, M. Lederer, C. Reinke, S. Hüttelmaier and B. Möller, "Extraction of Protein Profiles from Primary Neurons using Active Contour Models and Wavelets", Journal of Neuroscience Methods, vol. 225, pp. 1-12, March 2014.

3D-Rekonstruktion von Gerstepflanzen

Im Forschungsfeld der Pflanzenzüchtung wird unter anderem der Einfluss verschiedener genetischer Variationen auf das Wachstumsverhalten von Gerstepflanzen untersucht. Im Rahmen dieser Untersuchungen werden etwa die Höhe der Pflanzen und auch die Anzahl der Blätter im zeitlichen Verlauf erfasst. Die Erfassung geschieht zur Zeit manuell. Daher soll im Rahmen dieser Kooperation ausgelotet werden, inwiefern eine automatische Extraktion von phänotypischen Merkmalen der Pflanzen aus Bildern möglich ist. Insbesondere wird dabei die Anwendbarkeit von Verfahren der 3D-Rekonstruktion aus Bildfolgen untersucht, die in diesem Szenario aufgrund der Komplexität der Szenen mit ihren repetitiven Strukturen vor besonderen Herausforderungen stehen.

Kooperationspartner: Prof. Dr. Klaus Pillen, Lehrstuhl für Pflanzenzüchtung, Institut für Agrar- und Ernährungswissenschaften, MLU Halle-Wittenberg

Aktuelle Publikationen:

  • A. Elibol, S. Posch, A. Maurer, K. Pillen, and B. Möller, "Vision-based 3D-Reconstruction of Barley Plants", Proc. of 6th Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (IbPRIA), vol. 7887 of Lecture Notes in Computer Science, Springer, pages 406-415, Madeira, Portugal, June 2013.

Betreute Abschlussarbeiten zum Thema:

  • Chris Rothe, Farbsegmentierung von Gerstenpflanzen mit Support Vektor Maschinen und Gauß-Mischmodellen, Bachelorarbeit, 2013.

Segmentierung von Mikroskopbildern mit aktiven Konturen

Aktive Konturen stellen durch das zu Grunde liegende Konzept der Segmentierung durch Energieminimierung einen sehr flexiblen Ansatz zur Segmentierung von Bildern dar. Wir nutzen aktive Konturen in ihren verschiedenen Ausprägungen (Snakes, Levelsets) in diversen Szenarien, wobei jeweils passgenaue Vorverarbeitungsschritte, Energien und Optimierungsansätze entwickelt werden, um das jeweilige Segmentierungsproblem zu lösen.

Aktuelle Publikationen:

Betreute Abschlussarbeiten zum Thema:

  • Michael Schneider, Levelset-Segmentierung mittels PDE-Minimierung, Masterarbeit, 2012.
  • Felix Knispel, Vergleich von Qualitätsmaßen zur Bewertung von Segmentierungen, Bachelorarbeit, 2012.

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