Entwicklung einer Anpassungsstrategie zur Autosegmentierung des Gehirns der Honigbiene Apis Mellifera mittels einem Statistischen Formmodell

Abstract

Die Untersuchung neuronaler Zusammenhänge des Lernens und Verhaltens an der Honigbiene, Apis mellifera, erfordert zum gegenwärtigen Zeitpunkt eine zeitaufwendige und fehleranfällige manuelle Segmentierung des Bienengehirns in konfokalen Mikroskopiedaten. In dieser Arbeit stellen wir eine Strategie zur automatischen Segmentierung dieser Daten vor.

Wir verwenden konfokale Mikroskopiedatensätze, die mit dem Fluoreszensfarbstoff Lucifer Yellow inkubiert wurden. Das Problem besteht in der Erkennung der Gehirnarealgrenzen. Zur Lösung dieses Problems nutzen wir ein statistisches Formmodell des zentralen Bienengehirns. In einem ersten Schritt werden die Bildinformationen der Gehirnarealgrenzen anhand ihrer Grauwerte analysiert. Die Ergebnisse werden in einem Algorithmus umgesetzt, der das statistische Formmodell an die Merkmale in den Mikroskopiedaten unter Nutzung von Bild- und Formwissen anpasst.

Publication
Bachelor thesis in Bioinformatics, Freie Universität Berlin

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