{"id":43424,"date":"2020-11-09T09:20:00","date_gmt":"2020-11-09T08:20:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.h-its.org\/de\/?p=43424"},"modified":"2020-11-09T16:19:18","modified_gmt":"2020-11-09T15:19:18","slug":"biomedisa-de","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.h-its.org\/de\/2020\/11\/09\/biomedisa-de\/","title":{"rendered":"Biomedizin: viele Bilder \u2013 weniger R\u00e4tsel"},"content":{"rendered":"\n

Manchmal ist ein Bild einfach nur ein Bild. Und manchmal gibt es dem Betrachter R\u00e4tsel auf. In vielen wissenschaftlichen Disziplinen liegt der Schl\u00fcssel zu einem umfassenden Verst\u00e4ndnis dreidimensionaler Aufnahmen \u2013 wie sie zum Beispiel im Computertomographen oder in der Lichtmikroskopie entstehen \u2013 in der Segmentierung. Dabei handelt es sich um eine langwierige und sehr zeitaufw\u00e4ndige T\u00e4tigkeit, die zudem \u00e4u\u00dferst fehleranf\u00e4llig ist, wenn sie von Hand ausgef\u00fchrt wird. Wissenschaftler des Heidelberger Instituts f\u00fcr Theoretische Studien (HITS) haben jetzt mit \u201eBiomedisa\u201c<\/a> eine leicht zu bedienende Open-Source Online-Anwendung f\u00fcr die Segmentierung biomedizinischer Aufnahmen entwickelt – im Rahmen eines interdisziplin\u00e4ren Forschungsprojektes mit Wissenschaftler\/-innen der Universit\u00e4t Heidelberg, dem Karlsruher Institut f\u00fcr Technologie (KIT) und der Technischen Universit\u00e4t Darmstadt. Die Ergebnisse ihrer Arbeit, die sich vor allem an Forschende ohne fundierte Computerkenntnisse richtet, wurden in der Fachzeitschrift Nature Communications <\/em>ver\u00f6ffentlicht.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Auf dem Gebiet der bildgebenden Verfahren wurden in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte erzielt, die zu immer h\u00f6heren Aufl\u00f6sungen und schnelleren Erfassungszeiten gef\u00fchrt haben. Aufnahmen einzelner Zellen, Gewebeteile und Organe versorgen heutzutage medizinische Fachleute auf der ganzen Welt mit einer Unmenge von Informationen \u00fcber den Gesundheitszustand ihrer Patienten. Wie aber lassen sich diese Bilder richtig deuten?<\/p>\n\n\n\n

Der Status Quo: zeitaufw\u00e4ndige und fehleranf\u00e4llige Analysen<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Damit diese umfangreichen Aufnahmen ihr Informationspotential entfalten, bedarf es sehr h\u00e4ufig einer manuellen Segmentierung. Dabei wird ein digitales Bild in verschiedene Schichten aufgeteilt, um die Bildinformationen leichter zu erkennen und auszuwerten. Hierf\u00fcr werden die erkennbaren Strukturen in eng beieinander liegenden Schichten als sogenannte Labels, wie z.B. \u201eHintergrund\u201d oder \u201eObjekt\u201d, benannt. Bei der darauffolgenden Interpolation werden die Zwischenr\u00e4ume auf Grundlage der manuell vorsegmentierten Schichten bestimmt. Dabei werden die zugrundeliegenden Bilddaten normalerweise nicht ber\u00fccksichtigt, wodurch lediglich ein Bruchteil der zur Verf\u00fcgung stehenden Information verwendet wird.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a>
Philipp L\u00f6sel (Foto HITS \/ M\u00fcck)<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

\u201eDie manuelle Segmentierung unbekannter biomedizinischer Datens\u00e4tze ist oft sehr zeitaufw\u00e4ndig und fehleranf\u00e4llig, da sehr viele Schichten segmentiert werden m\u00fcssen. Zur Analyse dreidimensionaler Bilddaten wird dieses Verfahren aber noch sehr h\u00e4ufig angewendet. In vielen Instituten ist es tats\u00e4chlich gang und g\u00e4be, Heerscharen von speziell geschulten Studierenden extra f\u00fcr diese Aufgabe einzusetzen,\u201d so Philipp L\u00f6sel aus der Forschungsgruppe \u201eData Mining and Uncertainty Quantification\u201d (DMQ) am HITS, der Biomedisa entwickelt hat.<\/p>\n\n\n\n

Biomedisa: schneller, nutzerfreundlich und genauer<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Biomedical Image Segmentation App Biomedisa<\/a> ist eine frei verf\u00fcgbare und leicht zu bedienende Open-Source Online-Anwendung, die speziell f\u00fcr die halbautomatische Segmentierung entwickelt wurde. Die Segmentierung basiert dabei auf einer intelligenten Interpolation einiger weniger vorsegmentierter Schichten, wobei die zugrundeliegenden Bilddaten vollst\u00e4ndig mit einbezogen werden. Dadurch k\u00f6nnen wesentlich gr\u00f6\u00dfere Abst\u00e4nde zwischen den Schichten gelassen werden. \u201eBiomedisa kann den Segmentierungsprozess enorm beschleunigen und liefert gleichzeitig genauere Ergebnisse als dies bei einer rein manuellen Segmentierung der Fall ist,\u201d so Thomas van de Kamp, Biologe am KIT, der aus eigener Erfahrung wei\u00df, wie m\u00fchevoll eine manuelle Bildsegmentierung sein kann. Er steuerte f\u00fcr das Projekt Mikro-CT<\/a>-Daten bei und evaluierte Biomedisa w\u00e4hrend des Entwicklungsprozesses.<\/p>\n\n\n\n

Die Plattform ist \u00fcber einen Webbrowser zug\u00e4nglich (https:\/\/biomedisa.org<\/a>), eine komplexe und langwierige Konfiguration der Software oder der Modellparameter ist nicht erforderlich. Die One-Button-L\u00f6sung kann bei verschiedenen 3D-Bildgebungsverfahren und zahlreichen biomedizinischen Anwendungen eingesetzt werden.<\/p>\n\n\n\n

\u201eUnser ausdr\u00fcckliches Ziel war es,\u201d so Vincent Heuveline, Direktor des Universit\u00e4tsrechenzentrums Heidelberg (URZ) und DMQ-Gruppenleiter am HITS, \u201eein breit einsetzbares und nutzerfreundliches Tool zu entwickeln, um die Segmentierung von Proben unbekannter Morphologie zu beschleunigen und dabei gleichzeitig die Ergebnisse zu verbessern.\u201d<\/p>\n\n\n\n

\u201eBiomedisa ist eine Software, die in direktem Ma\u00dfe von den neuesten Entwicklungen auf dem Gebiet der GPU-Technologie (Graphics Processing Unit) profitiert. Sie wurde speziell f\u00fcr die Verwendung von Graphikbeschleunigern entwickelt, um die stetig zunehmende Menge an Bilddaten zu verarbeiten,\u201d fasst Philipp L\u00f6sel zusammen.<\/p>\n\n\n\n

Auf dem Weg zu einer vollautomatischen Segmentierung<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Daneben bietet Biomedisa noch eine Vielzahl weiterer Funktionen, wie z.B. die Entfernung von Ausrei\u00dfern oder das F\u00fcllen von L\u00f6chern. Oberfl\u00e4chen k\u00f6nnen gegl\u00e4ttet und die Unsicherheit, mit der die Ergebnisse erzielt wurden, quantifiziert werden. Au\u00dferdem k\u00f6nnen die Daten mit einer 3D-Rendering-Software visualisiert und mit anderen geteilt werden.<\/p>\n\n\n\n

Zu guter Letzt erm\u00f6glicht Biomedisa das Training k\u00fcnstlicher neuronaler Netze. Dieses Verfahren gestattet eine vollst\u00e4ndig automatisierte Segmentierung, falls eine Vielzahl \u00e4hnlicher Strukturen segmentiert wird, wie dies z.B. beim menschlichen Herzen der Fall ist. Dadurch werden numerische Simulationen m\u00f6glich, die auf einem patientenspezifischen Modell des Herzens basieren und \u00c4rztinnen und \u00c4rzte im Krankenhaus bei der Planung chirurgischer Eingriffe unterst\u00fctzen sollen.<\/p>\n\n\n\n

Die Kombination all dieser Eigenschaften machen Biomedisa zu einer idealen Plattform f\u00fcr alle, denen Bilder im Idealfall mehr als tausend Worte sagen sollen.<\/p>\n\n\n\n

Philipp D. L\u00f6sel, Thomas van de Kamp, Alejandra Jayme, Alexey Ershov, Tom\u00e1\u0161 Farag\u00f3, Olaf Pichler, Nicholas Tan Jerome, Narendar Aadepu, Sabine Bremer, Suren A. Chilingaryan, Michael Heethoff, Andreas Kopmann, Janes Odar, Sebastian Schmelzle, Marcus Zuber, Joachim Wittbrodt, Tilo Baumbach & Vincent Heuveline: Introducing Biomedisa as an open-source online platform for biomedical image segmentation. Nature Communications, 4 November 2020. DOI 10.1038\/s41467-020-19303-w<\/em>
https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41467-020-19303-w<\/a><\/p>\n\n\n\n

Medienkontakt:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dr. Peter Saueressig
Head of Communications
Heidelberger Institut f\u00fcr Theoretische Studien (HITS)
Tel +49-6221-533-245
peter.saueressig@h-its.org<\/a><\/p>\n\n\n\n

Wissenschaftlicher Kontakt:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Philipp L\u00f6sel
Data Mining and Uncertainty Quantification Group
Heidelberger Institut f\u00fcr Theoretische Studien (HITS)
Tel +49-6221-533-520
Philipp.Loesel@h-its.org<\/a><\/p>\n\n\n\n

Biomedisa Tutorials auf YouTube<\/strong><\/p>\n\n\n\n

https:\/\/www.youtube.com\/channel\/UCTNOthYVKyIWVvYYZSU_mfQ<\/a><\/p>\n\n\n\n

Bildmaterial:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Biomedisa Fig. 1<\/p>\n\n\n\n

Vergleich zwischen einer herk\u00f6mmlichen Segmentierung (obere Reihe) und einer 3D-Segmentierung mit Biomedisa (untere Reihe). F\u00fcr den gleichen Arbeitsprozess werden statt 77 nur 9 Arbeitsstunden ben\u00f6tigt. Biomedisa kommt mit knapp 20 Prozent der vorsegmentierten Schichten aus, bezieht aber die zugrunde liegenden Bilddaten vollst\u00e4ndig mit ein. Dadurch werden auch Details wie H\u00e4rchen sichtbar. (Bild: L\u00f6sel)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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