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dc.contributor.refereePosch, Stefan-
dc.contributor.refereeDenzler, Joachim-
dc.contributor.refereePound, Michael-
dc.contributor.authorMöller, Birgit-
dc.date.accessioned2023-04-14T09:57:53Z-
dc.date.available2023-04-14T09:57:53Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttps://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/103841-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.25673/101890-
dc.description.abstractThis habilitation thesis presents methodical and computational approaches for the analysis of image data in various application domains of the life sciences. Amongst others methods for the detection of punctiform structures in microscope images are described. A second research field deals with the segmentation of more complex objects like cells or plant roots. Here established methods like active contours have specifically been extended as well as new methods of machine learning with neural networks been applied. A third topic area comprises the extraction of quantitative data of objects. Here new measures for cell shape have been devised as well as protocols for the quantification and comparison of subcellular structures been developed. In addition to the methodical approaches the software libraries Alida and MiToBo are presented, which yield the basis for the implementation of most of the approaches, and the annotation tool rhizoTrak.eng
dc.description.abstractDie Habilitationsschrift stellt methodische Ansätze und computergestützte Verfahren zur Analyse von bildhaften Daten in verschiedenen Anwendungsfeldern der Lebenswissenschaften vor. Es werden u.a. Verfahren präsentiert, um punktförmige Strukturen in Mikroskopbildern zu detektieren. Ein zweites Forschungsfeld umfasst die Segmentierung von komplexeren Objekten wie Zellen oder Pflanzenwurzeln. Hierbei wurden etablierte Verfahren wie aktive Konturen gezielt erweitert sowie auch neuere Verfahren des maschinellen Lernens mit neuronalen Netzen eingesetzt. Ein dritter Themenkomplex befasst sich mit der Extraktion von quantitativen Daten von Objekten. Hier wurden neue Maße zur Formbeschreibung von Zellen sowie Protokolle zur Quantifizierung subzellulärer Strukturen entwickelt. Ergänzend zu den methodischen Ansätzen werden die Softwarebibliotheken Alida und MiToBo, die die Basis für die Implementierung der meisten Ansätze bilden, sowie das Annotationstool rhizoTrak vorgestellt.ger
dc.format.extent1 Online-Ressource (ii, 405 Seiten)-
dc.language.isoeng-
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/-
dc.subject.ddc004-
dc.titleImage analysis in the life sciences : computational methods and toolseng
dcterms.dateAccepted2022-10-27-
dcterms.typeHochschulschrift-
dc.typeHabilitation-
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:3:4-1981185920-1038417-
local.versionTypepublishedVersion-
local.publisher.universityOrInstitutionMartin Luther University Halle-Wittenberg-
local.subject.keywordsimage analysis, spot detection, segmentation, active contours, machine learning, Alida, MiToBo, life sciences, cells, roots-
local.subject.keywordsBildanalyse, Spotdetektion, Segmentierung, Aktive Konturen, Maschinelles Lernen, Alida, MiToBo, Lebenswissenschaften, Zellen, Wurzeln-
local.openaccesstrue-
dc.identifier.ppn1842691643-
local.publication.countryXA-DE-
cbs.sru.importDate2023-04-14T09:56:08Z-
local.accessrights.dnbfree-
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