3D-Analyse der äußeren Zellschicht eines Fliegenembryos. Einzelne Zellen sind segmentiert und in verschiedenen Farben hervorgehoben. Das Zellvolumen wird in der oberen linken Hälfte dargestellt, die Spuren der Zellbewegungen in der unteren rechten Hälfte.
BILDANALYSEBEISPIELE

Bildanalysebeispiele für die Entwicklungsbiologie

Die Entwicklungsbiologie befasst sich mit den komplexen Prozessen, die das Wachstum und die Differenzierung von Organismen steuern. In diesem Fachgebiet werden kleinste Details von Entwicklungsstadien mit erweiterten Imaging-Technologien und leistungsstarker Bildanalyse-Software beobachtet und dokumentiert.

Anhand diverser Algorithmen, Filter und Messungen lassen sich verschiedene Beziehungen mühelos definieren und quantifizieren. Anschließend können Sie sie ganz einfach in Form von Grafiken und Diagrammen visualisieren und darstellen. Erstellen Sie mit nur wenigen Klicks flexible End-to-End-Pipelines, mit denen Sie Ihre Forschungsfragen beantworten können.

Anwenderfreundliche Werkzeuge und Funktionen helfen Ihnen, Ihre Bildanalyse für Anwendungen in der Entwicklungsbiologie zu optimieren. Von Routineaufgaben bis hin zur eingehenden Untersuchung: Unsere leistungsstarke Software hilft Ihnen dabei, die Marktreife zu beschleunigen.

Spuren von Zellen in einem in der Entwicklung befindlichen Fliegenembryo, farbkodiert nach der durchschnittlichen Tracking-Geschwindigkeit, in diversen Farben von Grün und Gelb bis Cyan und Blau mit Hervorhebungen in Rot.

Dynamiken und Tracking

Tracken Sie Objekte diverser Größen und messen Sie verschiedene Parameter – für schnelle, reproduzierbare Ergebnisse mit voller Kontrolle und Interaktivität

Automatisierung spielt für das Tracking komplexer biologischer Daten eine wichtige Rolle. Ob Partikel, Zellkerne, Zellen oder ganze Organismen: Mit dem Tracking Module in ZEISS arivis Pro können Sie die Bewegung kleiner und großer Objekte im Zeitverlauf analysieren. Das Modul meistert sowohl 2D- als auch 3D-Mehrkanalbildsätze mit Größen von Hunderten von GB oder gar TB. Sie können verschiedene Parameter tracken und diverse Messungen vornehmen, z. B. Schnelligkeit und Durchschnittsgeschwindigkeit, Bewegungstypen, automatische Erkennung des maximalen Abstands, Vektoranzeige (Kopf und Schwanz), anpassbare Gewichtung, Teilungen im Zeitverlauf und vieles mehr.

Automatisierte Tracking-Algorithmen liefern Spitzenleistungen. In Kombination mit KI-gestützter Segmentierung und erweiterten Kontrollfunktionen für die Tracking- und Linienanalyse multidimensionaler Datensätze. Sie erhalten schnell reproduzierbare Ergebnisse und aussagekräftige Erkenntnisse für alle Arten von Tracking-Aufgaben.

Segmentierte Zellmembranen, grün hervorgehoben.

Diese Daten wurden freundlicherweise von Tsung-Li Liu, Srigokul Upadlyayula, Tom Kirchhausen und Eric Betzig zur Verfügung gestellt und werden in ihrem herausragenden Artikel präsentiert: „Observing the cell in its native state: Imaging subcellular dynamics in multicellular organisms“

Membranbasierte Segmentierung

Ermittlung von Zellgrenzen basierend auf dem Membranlokalisierungskontrast in 3D

Die Ermittlung von Zellgrenzen basierend auf dem Membranlokalisierungskontrast wird durch neue Algorithmen, die die Membranen in 3D verstärken, und einen Operator, der die Zellen in 3D segmentiert, erheblich vereinfacht. Dieser neue Workflow ermöglicht die Anwendung beliebiger Bildfilter vor der membranbasierten Segmentierung. So ist die Optimierung von Ergebnissen und/oder die Anwendung auch bei anspruchsvollen Bildern möglich.

Die Anwender können zwischen den Filtern „Membrane Enhancement“ und „Objectness Measure“ (Sheets) wählen, je nach Datenqualität und Zeitvorgaben. Der Filter „Membrane Enhancement“ liefert die höchste Qualität, nimmt jedoch mehr Zeit in Anspruch, während die Funktion „Objectness Measure“ schneller ausgeführt wird. Die membranbasierte Segmentierung wird interaktiv angepasst, um die Zellsegmentierung zu verbessern. Übermäßiges Splitting lässt sich mit dem Werkzeug „Merge“ mühelos kontrollieren. Alle anderen Filter in (ehemals in Vision4D) – z. B. „Morphology“ oder „Denoising“ – stehen den Anwendern zur Feinabstimmung zur Verfügung.

Das äußerst leistungsstarke Analysewerkzeug „Chart“ in Object Table liefert den Anwendern schnelle Einblicke zur Objektinteraktion in ihren Daten.

Analyse der subzellulären Objektinteraktion

Die neue Funktion „Chart“ in Object Table stellt ein oder zwei Merkmale aus allen oder nur aus ausgewählten Objekten in der Tabelle als Diagramm dar

Mit der Funktion „Chart“ in Object Table können sich Anwender ein oder zwei Merkmale wahlweise aus allen oder nur aus ausgewählten Objekten in der Tabelle als Diagramm darstellen lassen. Die Funktionen „Object Selection“ und „Color“ in Object Table optimieren die Anwendung der „Chart Visualization“ noch weiter. In diesem Beispiel sind bestimmte Objekte im Bild farbkodiert hervorgehoben.

Dies hilft Anwendern, die Objekt-Objekt-Interaktionen nachzuvollziehen und ihr Bild vollständig zu deuten. Hier sehen Sie einige Beispiele und Vorschläge, wie Sie anderen Personen Ihre bemerkenswerten Daten mit den Werkzeugen in ZEISS arivis Pro Object Table nahebringen. Nur ZEISS arivis Pro bietet aktuell die Möglichkeit, die dynamischen Beziehungen in Ihren Daten durch die Diagrammauswahl und die interaktive 3D-Visualisierung auf dem Bildschirm umfassend nachzuvollziehen.

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