Mikroskope der neuesten Generation können wunderschöne, gestochen scharfe Bilder produzieren. Dabei fallen aber riesige Datenmengen an – eine Mikroskopkamera alleine kann locker 40 TB an Bilddaten pro Tag produzieren. Bilder werden schneller erstellt, als sie von Rechnern verarbeitet und analysiert werden. Somit kann es in der digitalen Bildverarbeitung bei den Speicher- und Rechenkapazitäten schnell zu Engpässen kommen. Die Arbeitsgruppe von Ivo Sbalzarini hat dafür nun eine Lösung gefunden, indem sie für die Segmentierung von Mikroskopiebildern einen Algorithmus weiterentwickelt und optimiert hat.
Das vorliegende Bild wird in kleinere Unterbilder zerteilt, deren Analyse wird auf mehrere Rechner parallel verteilt, die zudem miteinander kommunizieren. So wird es nun möglich, eine digitale Bilddatei mit bis zu 10 Milliarden Pixeln zu segmentieren, schon während die Bilddatei erstellt wird. Dies wird für die kommende Generation von intelligenten Mikroskopiesystemen noch wichtiger werden. Außerdem erlaubt diese Methode eine Online-Datenkomprimierung und interaktive Experimente.
Die Methode basiert auf dem sehr wendigen Discrete Region Competition-Algorithmus. Die Software ist open-source und auf GitHub frei zugänglich.
Yaser Afshar, Ivo F. Sbalzarini:
A Parallel Distributed-Memory Particle Method Enables Acquisition-Rate Segmentation of Large Fluorescence Microscopy Images
PLOS ONE, 5. April 2016