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Projekt
Digitale Diatomeenanalysen: Untersuchung von Deep Learning-basierten Methoden für Gigapixel-große virtuelle Slides
Fachliche Zuordnung
Ökologie und Biodiversität der Pflanzen und Ökosysteme
Förderung
Förderung seit 2021
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 463395318
Diatomeen sind eine artenreiche Mikroalgengruppe, die wichtige ökologische Rollen in vielen aquatischen Habitaten übernimmt. Lichtmikroskopische Untersuchung ihrer Kieselschalen ist einer der ältesten, trotzdem immer noch weit verbreiteten Ansätzen für die Bestimmung der Artenzusammensetzung ihrer Gemeinschaften, sowohl in Grundlagen- als auch in angewandter Forschung. Die digitale Transformation dieser Methoden hat vor längerem angefangen, und es wird klar, dass diese eine Reihe von Vorteilen mit sich bringen kann bezüglich der Einheitlichkeit, Transparenz / Wiederholbarkeit, Genauigkeit sowie der statistischen Aussagekraft von ökologischen oder morphometrischen Untersuchungen. Bisher konnten diese digitalen Methoden aber nur auf einzelne / wenige Taxa angewendet werden, oder haben umfangreiche manuelle Zwischenschritte benötigt bei der Analyse von artenreichen Gemeinschaften. Neuere Ergebnisse deuten darauf, dass tiefe Konvolutionsnetzwerke es bald ermöglichen werden, digitale Diatomeenanalysen auch auf komplexe Gemeinschaften anzuwenden. Wir haben drei Problemfelder identifiziert, die diesem Ziel aktuell im Weg stehen: 1) Segmentierung von Diatomeenbildern bei komplex strukturiertem Hintergrund (verursacht durch Sediment- und andere Partikel); 2) Erweiterung von Trainingsdatensätzen bei der sehr ungleichen Abundanz-Verteilung von Taxa in natürlichen Gemeinschaften; und 3) die relative Wichtigkeit von Größe, Umrissform und Textur (Musterung) bei der in silico Diatomeenbestimmung. Wir planen eine Reihe gezielter maschineller Lernexperimente, um diese Problemfelder besser verstehen zu können und dadurch die Einsatzmöglichkeiten für digitalen Diatomeenanalysen in der angewandten und Grundlagenforschung mit Diatomeen zu verbessern.
DFG-Verfahren
Sachbeihilfen
