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Interaktive multifunktionale konfokale Bildanalyse

Fachliche Zuordnung Messsysteme
Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
Optik, Quantenoptik und Physik der Atome, Moleküle und Plasmen
Förderung Förderung von 2009 bis 2018
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 152474993
 
Erstellungsjahr 2018

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Die 3D-konfokale Mikroskopie ist ein räumlich hoch auflösendes bildgebendes Verfahren zur optischen Analyse, welches in Bereichen wie Life Sciences und Materialwissenschaften eine breite Anwendung findet. Aktuelle Systeme konzentrieren sich vornehmlich auf spezielle monomodale Analysen/Fragestellungen, deren Ziele beispielsweise in der Messung der Topologie, der Lokalisation von Molekülen, oder die Label-freie Analyse der chemischen Zusammensetzung ist, und die ein erhebliches Maß an Expertenwissen hinsichtlich der konfokalen Bildgebung und der zugrunde liegenden physikalischen Effekte erfordert. In diesem Projekt wurde ein kombiniertes Messsystem entwickelt, welches verschiedene weitere Modalitäten mit einem bestehenden konfokalen Raman-Mikroskop (CRM) kombiniert, um zusätzlich ergänzende Informationen zu erfassen. Dies sind u.a. die räumlich aufgelöste transiente Absorption mittels direct Confocal Absorption Microscopy (dCAM), der ortsaufgelösten Photostromgenerierung bzw. der mikrolithographischen Modifikation. Die Komplexität der multimodalen Mikroanalyse hat neue wissenschaftliche Ansätze sowohl im Bereich der Entwicklung der experimentellen Apparatur, als auch in der interaktiven Datenanalyse hervorgebracht. In der ersten Projektphase wurde die technische Integration der dCAM-Modalität in das CRM-Mikroskopie-System realisiert. Die Bewertung des neuen Systems offenbart ein unerwartet starkes und stabiles dCAM Signal, wobei die räumliche Auflösung in der Nähe der theoretischen Beugungsgrenze liegt. Das in der zweiten Phase erweiterte System zeigt nun seinen Mehrwert in der Analyse der Messdaten auf der µm-Skala in der deutlichen größeren Anzahl an Modalitäten und einer schnelleren Bildgebung wodurch zahlreiche neue Anwendungen erstmalig möglich wurden. Es wurde ein multimodales, interaktives, und exploratives visuelles Analysesystem entwickelt, das trotz seiner domainspezifischen Implementierung mit seiner kaskadierten Transferfunktion eine nützliche allgemeine Methode zur Visualisierung und Analyse von multimodalen, hochdimensionalen Spektraldaten darstellt. Das Visualisierungskonzept für qualitative und quantitative Werten ermöglicht nicht nur reine Klassifikation oder quantitative Merkmalsvisualisierung, sondern führt diese beiden meist getrennte durchgeführten Analysen zusammen und eröffnet somit den Zugang zu komplexen Beziehungen zwischen verschiedenen Effekten. Die resultierende Hierarchie der kaskadierten Visualisierungs-Zykluses erlaubt es durch den entstehenden Merkmalsgraphen, bestehend aus initialen oder abgeleiteten Merkmalen zu navigieren und neue Merkmale abzuleiten. Das explorative Visualisierungskonzept erlaubt es unter Einbeziehung domänenspezifischer Maße, z.B. aus der konfokalen Raman Bildgebung, Korrelationen zwischen den Modalitäten und Merkmalen mittels Transferfunktionen zu extrahieren, um damit spezifische Effekte z.B. an Materialübergängen offen zu legen. Als weitere Analysefunktion wurde ein semi-automatisches System zur Identifikation relevanter, konstituierender Spektren (Endmember) entwickelt, welches zeitgleich die Qualität und die Stabilität der Rekonstruktion berücksichtigt. Zudem wurden spezifische Aspekte der Visualisierung weiter entwickelt. Einerseits wurden Methoden zur Farbmischung realisiert, in dem die Farbzuweisung der Transferfunktion für den skalaren quantitativen Wert visuell über den Farbkanal erfolgt. Darüber hinaus wurden zur visuellen Trennung räumlich-spektraler Merkmale sogenannte Farbsignaturen für Fehlerspektren entwickelt, welche in Zusammenhang mit der interaktiven Auswahl von Endmembern Aufschluss sowohl über die Art von Rekonstruktionsfehlern, als auch deren spektrale Zusammensetzung liefert. Des Weiteren wurde ein visuelles Analysewerkzeug für die halbautomatische, cluster-basierte Segmentierung von multispektralen Bildern als Alternative zur automatischen oder manuellen Extraktion von Endmembern entwickelt.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

 
 

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