| NUMMER: | 190800 |
| KÜRZEL: | BioImInf |
| MODULBEAUFTRAGTE:R: | Prof. Dr. Axel Mosig |
| DOZENT:IN: | Prof. Dr. Axel Mosig |
| FAKULTÄT: | Fakultät für Biologie |
| SPRACHE: | Deutsch |
| SWS: | 4 SWS |
| CREDITS: | 5 CP |
| ANGEBOTEN IM: | jedes Wintersemester |
PRÜFUNGEN
| FORM: | mündlich |
| TERMIN: | Siehe Prüfungsamt. |
LERNZIELE
Die Studierenden sollen elementare und aktuelle Techniken der Bildverarbeitung kennenlernen,die zur Analyse mikroskopischer Bilddaten verwendet werden. Sie sollen die dahinterliegenden
algorithmischen, mathematischen und statistischen Ideen verstehen, und lernen in
der Praxis, wie diese Methoden auf reale Daten und Fragestellungen angewendet werden.
INHALT
Die Analyse von mikroskopischen Bilddaten mit Methoden der Bildverarbeitung ist in denvergangenen Jahren ein wichtiges Thema in vielen Anwendungen in den Lebenswissenschaften
geworden. In der Vorlesung werden grundlegende Konzepte der Verarbeitung mikroskopischer
Bilddaten und deren Anwendungen behandelt. Die Vorlesung gliedert sich wie folgt:
∙ Grundlagen der Mikroskopie: Durchlicht- und Konfokalmikroskopie; Fluoreszenzmikroskopie;
Mikroskopie in der Histopathologie; Mikroskopie in der Zellbiologie; Mikroskopie
in der Neurobiologie
∙ Morphologische Bildanalyse
∙ Texturelle Bildanalyse
∙ Kolokalisations-Verfahren
∙ Algorithmen zur Bildregistrierung
∙ Algorithmen zum Verfolgen von Bewegungsmustern von Zellen (“Cell Tracking”)
∙ Verfahren zur Rekonstruktion von Neuronen (“Neuron Tracing”)
∙ Deep Learning Methoden zur mikroskopischen Bilddatenanalyse
∙ Methoden der Analyse von markerfreien Mikroskopie-Daten
∙ Methoden zur überwachten und unüberwachten Segmentierung von mikroskopischen
Bildern
VORAUSSETZUNGEN CREDITS
Bestandene mündliche Prüfung
EMPFOHLENE VORKENNTNISSE
Grundlegende Programmierkenntnisse