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Lebendzell-Mikroskopie

Automatisches Tracking von biologischen Partikeln in Zellen

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Das neue probabilistische Partikel-Tracking-Verfahren ist für mehrkanalige zeitaufgelöste 2D- und 3D-Mikroskopiebilddaten geeignet, und kommt mit relativ hoher Objektdichte sowie starkem Bildrauschen zurecht. Das Verfahren ermöglicht nicht nur die Bestimmung der Bewegungspfade (Trajektorien) von Objekten sowie die Quantifizierung von relevanten Parametern (z.B. Geschwindigkeit, Weglänge, Bewegungstyp, Objektgröße), sondern auch die automatische Erkennung von wichtigen dynamischen Ereignissen wie beispielsweise Virus-Zell-Fusionen (Godinez et al., Medical Image Analysis 2009, IEEE Transactions on Medical Imaging 2012, Rohr et al., Cold Spring Harbor Protocols 2010). In den Abbildungen 1 und 2 sind Beispiele für automatisch ermittelte Trajektorien von Virus-Partikeln für 2D- und 3D-Bilddaten zu sehen. Abbildung 3 zeigt einen Bildausschnitt mit zwei sich kreuzenden Trajektorien.

Mit diesem Verfahren haben die Autoren bei einem internationalen Leistungsvergleich von Partikel-Tracking-Verfahren teilgenommen. Diese so genannte „Partikel Tracking Challenge“ wurde erstmalig durchgeführt, um die Leistungsfähigkeit existierender Verfahren objektiv zu untersuchen.

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Exzellente Ergebnisse bei internationalem Wettbewerb

Eine Hauptmotivation zur Durchführung dieses Leistungsvergleichs bestand darin, dass es mittlerweile eine Reihe verschiedener Verfahren für Partikel-Tracking gibt, deren Leistungsfähigkeit für einen Anwender jedoch schwer einschätzbar ist und daher die Auswahl eines optimalen Verfahrens für experimentelle Bilddaten kaum möglich ist. Bei dem Wettbewerb wurden die verschiedenen Verfahren für ein großes Spektrum an teilweise sehr schwierigen 2D- und 3D-Bilddaten unterschiedlicher Kategorien und Objekte (z.B. Viren, Zellvesikel, Zellrezeptoren) angewendet und die Performanz durch verschiedene Maße quantifiziert. Die Ergebnisse dieses Wettbewerbs wurden beim „IEEE International Symposium on Biomedical Imaging 2012“ in Barcelona präsentiert und kürzlich publiziert [1].

Insgesamt nahmen 14 Forschungsgruppen die Herausforderung des wissenschaftlichen Wettbewerbs an (z.B. Yale University, Stanford University, MPI Dresden, Erasmus University Medical Center, Rotterdam, Institut Pasteur, Paris, und KTH Royal Institute of Technology, Stockholm). Das von den Autoren in Heidelberg neu entwickelte Verfahren lieferte für die 2D- und 3D-Bilddaten des Wettbewerbs sehr gute Ergebnisse. Es zeigte sich auch, dass das Verfahren mit Bilddaten unterschiedlicher Objekte sehr gut zurechtkommt. Um die verschiedenen Verfahren miteinander vergleichen zu können, wurden für jede Kategorie der Bilddaten die drei besten Verfahren ermittelt und die Anzahl der Top-3-Ränge für alle Bilddaten bestimmt. Dabei zeigten sich deutliche Unterschiede zwischen den verschiedenen Verfahren. Die drei besten Verfahren erreichten 150, 124 und 103 Top-3-Ränge. Das hier vorgestellte Verfahren erzielte mit 150 Top-3-Rängen das beste Gesamtergebnis aller teilnehmenden Gruppen und war damit das genaueste Verfahren.

Das vorgestellte probabilistische Partikel-Tracking-Verfahren wird in enger Kooperation mit einer Reihe von biologischen Forschungsgruppen eingesetzt, v.a. mit Partnern am Universitätsklinikum Heidelberg zur Erforschung von Infektionskrankheiten durch Hepatitis-C-Viren (HCV) zusammen mit R. Bartenschlager sowie A. Ruggieri, und Humane Immundefizienz-Viren (HIV) zusammen mit B. Müller, H.-G. Kräusslich, D.C. Lamb (LMU München) sowie O.T. Fackler. Internationale Partner sind David M. Knipe von der Harvard Medical School in Boston, USA und David L. Spector vom Cold Spring Harbor Laboratory, New York, USA (z.B. [7, 5, 6]).

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