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Projektarchiv

Auf dieser Seite finden Sie frühere Projekte und Forschungsthemen der Arbeitsgruppe 'Bildanalyse' sowie des 'Lehrstuhls für Mustererkennung und Bioinformatik' von Prof. Dr. Stefan Posch, der im Jahr 2022 aufgelöst wurde.

Analyse von PET-Scans zur Verlaufsprognose für Patienten mit Hodgkin-Lymphom

Das Hodgkin Symndrom ist eine maligner Tumor des Lymphsystems, der vorwiegend bei Kindern und Jugendlichen auftritt. Die Heilungsaussichten sind mittlerweile sehr gut, jedoch treten insbesondere aufgrund von Radiotherapien starke langfristige Nebenwirkungen auf. In diesem Projekt sollen auf der Basis von PET-Untersuchungen der Glukoseaufnahme (FDG-PET) prognostische Faktoren identifiziert werden, die perspektivisch zur Risikobewertung und Therapiesteuerung genutzt werden können. Der entscheidende Ansatzpunkt für die Arbeiten ist der aktuelle Stand der Diagnosik, bei dem das Ausbreitungsmuster nur sehr grob berücksichtigt wird. Im Projekt wird das Ausbreitungsmuster des Tumors mittels automatischer Segmentierungsverfahren und geeigneter Merkmale sowohl auf der Ebene von Körperregionen mit hoher Glukoseaufnahme (sowohl Normalgewebe wie auch Tumornester) wie auf der Ebene des gesamten PET-Scans der Patient*innen charakterisiert. Hierauf aufbauend werden Verfahren des maschinellen Lernens genutzt, um Normal- von Tumorgewebe zu unterscheiden und automatisch eine Verlaufsprognose zu ermitteln.

Drittmittelgeber: Mitteldeutsche Kinderkrebsforschung   

Kooperationspartner:

• Prof. Regine Kluge und Thomas Georgi,
  Klinik und Poliklinik für Nuklearmedizin, Universität Leipzig

Biologische und bioinformatische Analyse von TAL-Effektoren in der Interaktion zwischen Xanthomonas oryzae und Reis (DFG-Projekt)

Projektleiter: Dr. Jan Grau

Dieses Projekt soll unser Verständnis der Interaktion zwischen pflanzenpathogenen Bakterien und ihren pflanzlichen Wirten verbessern. Hierzu werden wir die Funktionsweise von Transcription-activator-like-Effektoren (TALEs) im wirtschaftlich bedeutenden Modellsystem Xanthomonas oryzae und Reis (Oryza sativa) untersuchen. Wir verfolgen einen interdisziplinären Ansatz, der biologische und bioinformatische Arbeitspakete in sich vereint. Im biologischen Teil werden wir TALEs aus mehreren, bisher uncharakterisierten X. oryzae Stämmen identifizieren. Transkriptom-Analysen (RNA-seq) werden zeigen, welche TALE-Zielboxen in-vivo funktionstüchtig sind, und ermöglichen uns außerdem TALE-Zielgene zu identifizieren. Systematische Reporter-Assays von Zielboxen in ihrer Promotor-Umgebung werden es uns erlauben, unterschiedliche biologische Parameter der TALE-Funktion zu unterscheiden. Der bioinformatische Teil wird die Aufschlüsselung der TALE-Repertoires und die Identifikation von Zielgenen unterstützen. Zudem werden die im biologischen Teil generierten Daten in Algorithmen genutzt werden, die weitere Regeln für die in-vivo TALE-DNA-Bindung bestimmen und Eigenschaften von Promotoren oder spezifische Promotorelemente identifizieren, die für die Gen-Aktivierung durch TALEs notwendig sind. Durch diesen ineinandergreifenden Ansatz wird das Projekt maßgeblichen Aufschluss über die biologische Aktivität von TALEs geben, um in Zukunft resistente Reissorten zu entwickeln.

Kooperationspartner:

• PD Dr. Jens Boch, Institutsbereich Genetik, Institut für Biologie, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg

3D-Rekonstruktion von Gerstepflanzen

Ein wichtiges Forschungsfeld in den Agrarwissenschaften ist die Identifikation von Genotypen von Nutzpflanzen, die z.B. besonders hohe Erträge bringen. Um solche Genotypen ausfindig zu machen, werden verschiedene Genotypen zeitgleich ausgesät. Während der Wachstumsphase werden dann regelmäßig verschiedene phänotypische Merkmale erfasst, wie etwa die Höhe der Pflanzen, ihr Umfang, die Anzahl der Blätter und insbesondere auch der Blühzeitpunkt. Die Arbeitsgruppe ist in ein Projekt involviert, das auf die automatische Analyse der phänotypischen Merkmale zielt. Dabei werden die Pflanzen jeweils aus verschiedenen Blickwinkeln photographiert, und aus den resultierenden Bilddaten wird eine 3D-Rekonstruktion erstellt, aus der alle relevanten Daten extrahiert werden können.

Kooperationspartner:

• Prof. Dr. Klaus Pillen, Arbeitsgruppe Pflanzenzüchtung, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
• Dr. Armagan Elibol (Gastwissenschaftler), damals Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)

Marvin - Bildverarbeitung auf einer mobilen Plattform

Unser mobiler Roboter Marvin hat für uns hauptsächlich in der Lehre mitgearbeitet. Insbesondere in unseren Master-Veranstaltungen hat er als Anwendungsplattform für die Erprobung von Bildverarbeitungsalgorithmen gedient, die sich beispielsweise mit Kollisionsvermeidung, Navigation in Innenräumen oder auch der Mensch-Maschine-Interaktion beschäftigt haben. Die Arbeit mit Marvin hat sich dabei aber nicht auf das Feld der Bildanalyse beschränkt, da etwa die Kinect-Kamera, sein Sonar oder die Mikrofone auch Möglichkeiten zur Signalverarbeitung jenseits von Bilddaten eröffneten. Außerdem wurde für die Nutzung von Marvin natürlich ein lauffähiges Steuerungssystem mit Logik- und Planungskomponenten benötigt, an dem ebenfalls entwickelt wurde.

Marvin ist inzwischen seit vielen Jahren in Rente.

Weitere Forschungsthemen waren...

• Mosaikbilder
  
• Statistische Analysen von Microarraydaten
• Korrektur von Überstrahleffekten in cDNA-Microarrays
• Proteindocking
• Perzeptives Gruppieren
• Amperometrische Biosensoren

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