BioimageingAnwendungen

Bioimageing-Anwendungen bezeichnet die Nutzung von Bilddaten aus Bioimaging-Technologien zur Gewinnung quantitativer Informationen über biologische Prozesse. Ziel ist es, Strukturen, Dynamik und Interaktionen in Zellen, Geweben oder Organismen zu verstehen. Typische Aktivitäten umfassen Bildaufnahme, Vorverarbeitung, Analyse und Interpretation.

Bildgebungsverfahren umfassen optische Mikroskopie (Fluoreszenz, Konfokal, Superauflösung), Lichtblattmikroskopie, Elektronenmikroskopie und in vivo Modalitäten wie MRI, CT und Ultraschall. Die Kombination mehrerer Modalitäten (multimodal) erlaubt umfassendere Einblicke in Struktur und Funktion.

Anwendungsfelder umfassen Zell- und Gewebeanalysen, 3D-Rekonstruktion, Segmentierung und Tracking; digitale Pathologie; Hochdurchsatz-Screening in der Wirkstoffentwicklung; Entwicklungs- und Neurowissenschaften; sowie Zeitreihenanalysen in lebenden Systemen. Durch fortgeschrittene Bildanalyse lassen sich Muster und Veränderungen quantitativ charakterisieren und statistisch auswerten.

Wichtige Analyseaspekte sind Bildvorverarbeitung, Registrierung, 3D-Rekonstruktion, Objekt- und Segmentierungsalgorithmen sowie Tracking. KI-Methoden, insbesondere Deep Learning, unterstützen Klassifikation, Segmentierung, Denoising und Mustererkennung. Typische Werkzeuge sind ImageJ/Fiji, CellProfiler, Ilastik, napari; Datenstandards wie OME-TIFF fördern Reproduzierbarkeit und Austausch.

Herausforderungen umfassen Datenvolumen, Standardisierung, Interoperabilität, Reproduzierbarkeit und Datenschutz in medizinischen Anwendungen. Zukünftige Entwicklungen zielen auf verbesserte Benchmarks, interoperable Formate, offene Pipelines sowie stärkere pluridisziplinäre Zusammenarbeit.