Martin Luther University Halle-Wittenberg

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Forschungsthemen und -projekte

My current work is focused on the automatic analysis and interpretation of biological and biomedical image data, primarily of 2D and 3D microscopy images, but also on root images from assay or minirhizotron experiments. Amongst others we analyse shape features of leaf epidermis pavement cells and aim to automatically quantify subcellular structures like the cytoskeleton. In root images we aim on extracting the lengths of visible root segments and on the delineation of the root system architecture. In addition, we are working on predicting recurrences of the Hodgkin lymphom from PET scan volumina within a project funded by the Mitteldeutsche Kinderkrebsstiftung.

Overview

High-Throughput Quantification of Pavement Cell Shape Characteristics

The goal of this project is the efficient analysis of shape characteristics of cells. We primarily focus on pavement cells, but the methodology can be applied to any kind of cells. We have released a new tool for the high-throughput analysis of pavement cell shape, PaCeQuant, which automatically segments cells from microscopy images and extracts various shape features. Compared to other tools the integrated automatic segmentation in PaCeQuant allows to omit time-consuming manual annotation and supports the analysis of larger and more representative data sets.

Publications:

  • 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

Cooperation partners:

PaCeQuant is implemented as part of MiToBo and integrated as plugin in ImageJ/Fiji   .

Automatic Analysis and Quantification of filament structures in microscope images

In various applications in biology and biomedicine fiber-like structures can be observed, which can for example be visualized in microscopy images by fluorescent labeling.  Prominent examples are for example actin filaments, which are basic actors in cells. The dynamic and organisation  of actin within cells has a significant impact on the overall cellular structure and cell migration. The analysis of the specific characteristics of actin is therefore essential in tumor research. In addition, fiber-like structures also appear with microtubuli in eucaryotic cells where their structures and dynamics likewise influence shape and behaviour of the cells and render interesting research questions.

Together with colleagues from the medicine and from the Institute of Plant Biochemistry (IPB) Halle we are working on automatic methods to analyze such fiber structures in microscopy images. The main goal is to objectively quantify differences among the structures in different cells. To this end we have already developed tools, the ActinAnalyzer2D and its extension CytoskeletonAnalyzer2D, which are both capable of quantifying differences and similarities among fiber-like structures in images.

Cooperation partners:

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

Publications:

  • 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.

Supervised theses:

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

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