IPE/ KIT

ASTOR / NOVA

  • Ansprechperson:

    Dr. Andreas Kopmann

  • Förderung:

    BMBF Verbundforschung

  • Projektbeteiligte:

     KIT-ITIV, KIT-IPE, KIT-IPS, TU Darmstadt, U Heidelberg, HZG

  • Starttermin:

    2013

  • Endtermin:

    2020

Ziel der Projekte ASTOR und NOVA ist es, effiziente Werkzeuge für die Datenanalyse in der Hochdurchsatztomographie zu etablieren, indem optimierte Datenerfassung und -verarbeitung, halbautomatische Datenanalyse und die Erstellung eines Online-Portals mit einfachem Zugang und 3D-Visualisierung kombiniert werden.

ASTOR - Arthropodenstruktur durch ultraschnelle Tomographie und Online-Rekonstruktion aufgedeckt

Röntgenstrahlen und Tomographie bieten die Möglichkeit, innere Strukturen von optisch dichten Materialien in 3D zu visualisieren. Die Erfindung der Synchrotron-Röntgen-Mikrotomographie war der Beginn einer neuen Ära der morphologischen Forschung an mikroskopisch kleinen Tieren (z.B. Mikroarthropoden). Die Analyse solcher 3D-Daten ist zeitaufwendig und technisch anspruchsvoll. Insbesondere die Automatisierung von Klassifikationsprozessen erfordert eine enge Zusammenarbeit von Biologen und Bildverarbeitungsexperten. Mit der artenreichsten Tiergruppe der Erde (Arthropoden) als Modellsystem zielt das Netzwerk für Funktionsmorphologie und Systematik darauf ab, Messparameter zu etablieren und zu standardisieren, um den Bedürfnissen eines breiten Spektrums biologischer Forschung gerecht zu werden. Dies soll durch die Optimierung der Datenerfassung und -verarbeitung, die Halbautomatisierung der Datenanalyse (Rekonstruktion und Segmentierung/Klassifikation) und die Schaffung eines Online-Portals mit einfachem Zugang, 3D-Visualisierung und halbautomatischer Analyse der Daten mit Hilfe von Wolkentechnologien erreicht werden.


Veröffentlichungen:

  • Low-latency Big Data Visualisation - Tan Jerome, Nicholas PhD thesis, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik, Karlsruher Institut für Technologie, 2019. Abstrakt Die Erforschung großer und komplexer Datensätze ist ein entscheidender Faktor in einem digitalen Bibliotheksrahmen. Um einen bestimmten Datensatz in einem großen Repository zu finden, kann die Visualisierung helfen, den Inhalt neben der textlichen Beschreibung zu validieren. Allerdings ...
  • Das NOVA-Projekt: Maximierung der Strahlzeiteffizienz durch synergistische Analysen von SRμCT Daten - Schmelzle S. et al., in Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, 10391 (2017), 103910P.