Dokument: Implementierung einer effizienten vollautomatischen Analyse-Pipeline für polarisationsmikroskopische Hirnbilder
| Titel: | Implementierung einer effizienten vollautomatischen Analyse-Pipeline für polarisationsmikroskopische Hirnbilder | |||||||
| Weiterer Titel: | Implementation of an efficient, fully automated analysis pipeline for polarisation-microscopic brain images | |||||||
| URL für Lesezeichen: | https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=68363 | |||||||
| URN (NBN): | urn:nbn:de:hbz:061-20250204-110030-9 | |||||||
| Kollektion: | Dissertationen | |||||||
| Sprache: | Deutsch | |||||||
| Dokumententyp: | Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation | |||||||
| Medientyp: | Text | |||||||
| Autor: | Bücker, Oliver [Autor] | |||||||
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| Beitragende: | Prof. Dr. med. Amunts, Katrin [Gutachter] Prof. Dr. Dr. Lippert, Thomas [Gutachter] | |||||||
| Dewey Dezimal-Klassifikation: | 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften » 610 Medizin und Gesundheit | |||||||
| Beschreibungen: | Das bildgebende Verfahren Three-Dimensional Polarized Light Imaging (3D-PLI) ist eine Methode, die unter Ausnutzung der optischen Eigenschaften von myelinisierten Axonen, deren Ausrichtung und damit die strukturelle Konnektivität in postmortalen menschlichen Gehirnen rekonstruierbar macht. Im Institutsbereich Strukturelle und funktionelle Organisation des Gehirns (INM-1) des Instituts für Neurowissenschaften und Medizin gibt es unterschiedliche Mikroskope, mit denen histologische Schnitte mit linear polarisiertem Licht untersucht werden können. Im Institut für Hirnforschung der Heinrich-Heine Universität Düsseldorf gibt es eine weltweit einzigartige, umfangreiche Sammlung von histologischen Schnitten und Hirngewebe, die dafür zur Verfügung steht. Aus den gemessenen Veränderungen des polarisierten Lichts, die beim Durchgang durch das doppelbrechende Gewebe entstehen, werden die 3D-Informationen der Nervenfasern extrahiert. Diese optischen Systeme liefern für menschliche histologische Gehirnschnitte Bildgrößen von mehr als einem Petabyte.
Das Jülich Supercomputing Centre (JSC) stellt seinen Nutzern modernste Supercomputer-Ressourcen zur Verfügung. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, für die Hochdurchsatzmikroskope eine entsprechende Hochdurchsatz-Analyse von gewonnenen 3D-PLI-Daten auf den Ressourcen des JSC umzusetzen. Es ist ein Datenformat entwickelt worden, was entsprechend große Bilddaten aufnehmen kann. Zusätzlich wurde die 3D-PLI-Rekonstruktions-Pipeline so auf den Supercomputern umgesetzt, dass eine menschliche Interaktion nicht mehr von Nöten ist und gleichzeitig die zur Verfügung stehenden Rechnerkapazitäten optimal ausgenutzt werden.The imaging technique Three-Dimensional Polarized Light Imaging (3D-PLI) is a method that uses the optical properties of myelinated axons to reconstruct their orientation, and thus the structural connectivity in postmortem human brains. The Subinstitute Structural and Functional Organization of the Brain (INM-1) at the Institute of Neuroscience and Medicine has various microscopes for analyzing histological sections with linearly polarized light. The Institute for Brain Research at Heinrich Heine University Düsseldorf has a worldwide unique, extensive collection of histological sections and brain tissue available for this purpose. The 3D courses of the nerve fibers are extracted from the measured changes in the polarization state of light that occur as polarized light passes through the birefringent tissue. These optical systems deliver image sizes of more than one petabyte for human histological sections. The JSC provides its users world-class supercomputing resources. The aim of the present work is to implement a corresponding high-throughput analysis of acquired 3D-PLI-data on the resources of the JSC. A corresponding data format has been developed that can accommodate correspondingly large image data. In addition, the 3D-PLI reconstruction pipeline was implemented on the supercomputers in such a way that human interaction is no longer necessary and at the same time the available computing resources are optimally utilized. | |||||||
| Lizenz: |  Dieses Werk ist lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz | |||||||
| Fachbereich / Einrichtung: | Medizinische Fakultät » Institute » C. u. O. Vogt-Institut für Hirnforschung | |||||||
| Dokument erstellt am: | 04.02.2025 | |||||||
| Dateien geändert am: | 04.02.2025 | |||||||
| Promotionsantrag am: | 27.03.2024 | |||||||
| Datum der Promotion: | 16.01.2025 |
