Verbessertes Zell-Tracking dank Berücksichtigung von falsch negativen und falsch positiven Detektionen, von Zellteilungen und von Bewegungsmodellen höherer Ordnung

• Antragsteller: Professor Dr. Fred A. Hamprecht
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 286502966

In Feldern von der Entwicklungs- bis zur Zellbiologie werden sehr hohe Zellverfolgungs-Genauigkeiten benötigt, um neue grundlegende Erkenntnisse aus der quantitativen Analyse von Zelltrajektorien zu ermöglichen. Allerdings wird diese benötigte Präzision noch durch keinen existierenden Zellverfolgungs-Algorithmus erreicht.Wir planen in diesem Projekt die Ausdrucksmächtigkeit von so genannten "Tracking-by-Assignment"-Modellen zu erhöhen und gleichzeitig deren Laufzeit zu verkürzen. Um ersteres zu erzielen führen wir Faktoren zeitlich höherer Ordnung ein, die Vorwissen wie z.B. konstante Geschwindigkeit, Trajektorien-Glattheit und Konsistenz bezüglich des Zellzyklus modellieren. Diese Entwicklungen müssen eng mit Verbesserungen in approximativer kombinatorischer Optimierung gekoppelt werden. Zusammengenommen sollen diese Entwicklungen den Stand der Technik in der Computer Vision dahingehend erweitern, dass endlich eine zuverlässige Zellverfolgung in anspruchsvollen 2D+Zeit und 3D+Zeit Datensätzen der Lebenswissenschaften möglich wird.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen