{"id":11373,"date":"2021-09-09T11:14:09","date_gmt":"2021-09-09T11:14:09","guid":{"rendered":"https:\/\/cyber-valley.de\/news\/maschinelles-lernen-verbessert-die-biologische-bildanalyse\/"},"modified":"2026-07-15T14:44:43","modified_gmt":"2026-07-15T14:44:43","slug":"maschinelles-lernen-verbessert-die-biologische-bildanalyse","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/cyber-valley.de\/de\/news\/maschinelles-lernen-verbessert-die-biologische-bildanalyse\/","title":{"rendered":"Maschinelles Lernen verbessert die biologische Bildanalyse"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Mit der superaufl\u00f6senden Mikroskopie gewinnen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler neue Einblicke in die Welt der Zellen und k\u00f6nnen nanometerkleine Strukturen im Zellinneren erkunden. Das Verfahren hat die Lichtmikroskopie revolutioniert und seinen Erfindern 2014 den Nobelpreis f\u00fcr Chemie eingebracht. T\u00fcbinger KI-Forschende haben in einem internationalen Projekt einen Algorithmus entwickelt, der diese Technologie wesentlich beschleunigt.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine Art der superaufl\u00f6senden Mikroskopie ist die sogenannte Einzelmolek\u00fcl-Lokalisationsmikroskopie (single-molecule localisation microscopy, SMLM). Dabei werden die zu erforschenden Strukturen mit fluoreszierenden Molek\u00fclen markiert, von denen zu jedem Zeitpunkt nur eine begrenzte Anzahl mit Licht aktiviert wird. Diese lassen sich dann sehr pr\u00e4zise lokalisieren. Mit diesem Trick werden mehrere Bilder einer einzelnen Probe generiert. Diese Rohdaten werden von einem Computerprogramm ausgewertet und zu einem einzigen aussagekr\u00e4ftigen Bild zusammengesetzt. Mit dieser Technik lassen sich viel h\u00f6here Aufl\u00f6sungen erreichen als mit der klassischen Lichtmikroskopie. Doch sie hat einen Nachteil: Es braucht eine gro\u00dfe Menge an Bildern, was das Verfahren sehr zeitaufw\u00e4ndig macht.<br\/>\n\u00a0\u00a0 \u00a0<br\/>\nDas Team von <a rel=\"noopener\" href=\"https:\/\/uni-tuebingen.de\/de\/178236\" target=\"_blank\">Jakob Macke<\/a>, Professor f\u00fcr Maschinelles Lernen in der Wissenschaft an der Universit\u00e4t T\u00fcbingen, hat in einer internationalen Zusammenarbeit einen neuen Algorithmus entwickelt, der diese Einschr\u00e4nkung der SMLM \u00fcberwindet. Die gemeinsame Arbeit mit der <a rel=\"noopener\" href=\"https:\/\/www.embl.org\/groups\/ries\/\" target=\"_blank\">Ries-Gruppe<\/a> des Europ\u00e4ischen Laboratoriums f\u00fcr Molekularbiologie (EMBL) Heidelberg und dem Team von <a rel=\"noopener\" href=\"https:\/\/www.janelia.org\/lab\/turaga-lab\" target=\"_blank\">Dr. Srinivas Turaga<\/a> vom Janelia Research Campus (Virginia, USA) wurde in der Fachzeitschrift Nature Methods ver\u00f6ffentlicht.<br\/><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Mit Deep Learning zur hochpr\u00e4zisen Lokalisierung einzelner Molek\u00fcle<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><br\/>\nDer Algorithmus DECODE (DEep COntext DEpendent) basiert auf Deep Learning: Er nutzt ein k\u00fcnstliches neuronales Netz, das durch Trainingsdaten lernt. Statt mit echten Bildern wird das Netz in diesem Fall jedoch mit synthetischen Daten aus Computersimulationen trainiert. Unter Einbeziehung von Informationen \u00fcber den Aufbau des Mikroskops und der Physik der Bildgebung erzielten die Forschenden Simulationen, die den realen Aufnahmen sehr \u00e4hnlich sind. \u201eDas neuronale Netz, das wir mit Simulationsdaten trainiert haben, ist so in der Lage, fluoreszierende Molek\u00fcle auch in echten Bildern zu erkennen und zu lokalisieren\u201c, erkl\u00e4rt Artur Speiser, zusammen mit Lucas-Raphael M\u00fcller federf\u00fchrender Autor der Arbeit\u00a0\u00a0\u00a0 \u00a0<br\/>\n\u00a0<br\/>\nEiner der Vorteile des Algorithmus DECODE: Er kann Fluoreszenztr\u00e4ger bei h\u00f6heren Dichten lokalisieren, als bislang m\u00f6glich, sodass weniger Bilder je Probe ben\u00f6tigt werden. Auf diese Weise kann die Bildgebungsgeschwindigkeit ohne nennenswerten Verlust an Aufl\u00f6sung um das bis zu Zehnfache gesteigert werden. Dar\u00fcber hinaus kann DECODE die Unsicherheiten quantifizieren \u2012 das Netzwerk kann also selbst erkennen, wenn es sich in seiner Lokalisierung nicht sicher ist.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><br\/>\nInterdisziplinarit\u00e4t erweitert die Perspektiven der Forschung<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><br\/>\n\u201eDiese Arbeit ist beispielhaft f\u00fcr den Ansatz unseres Exzellenclusters \u201aMaschinelles Lernen: Neue Perspektiven f\u00fcr die Wissenschaft\u2018\u201c, sagt Macke, dessen Lehrstuhl Teil des T\u00fcbinger Clusters ist. \u201eDie Ideen, die diesem Ansatz zugrunde liegen, haben wir urspr\u00fcnglich in einem ganz anderen Kontext entwickelt. Aber in enger Zusammenarbeit mit Experten f\u00fcr computergest\u00fctzte Mikroskopie entstanden daraus leistungsstarke Methoden f\u00fcr die Analyse von SMLM-Daten.\u201c Das Team entwickelte zudem ein Softwarepaket, das den DECODE-Algorithmus verwendet. \u201eDie Software l\u00e4sst sich einfach installieren und ist kostenlos verf\u00fcgbar, sodass wir hoffen, dass sie in Zukunft vielen Wissenschaftlern von Nutzen sein wird\u201c, sagt Dr. Jonas Ries vom EMBL.<br\/><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Kontakt:<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Prof. Dr. Jakob Macke<br\/>\nUniversit\u00e4t T\u00fcbingen<br\/>\n<a rel=\"noopener\" href=\"https:\/\/uni-tuebingen.de\/forschung\/forschungsschwerpunkte\/exzellenzcluster-maschinelles-lernen\/home\/\" target=\"_blank\">Exzellenzcluster \u201eMaschinelles Lernen: Neue Perspektiven f\u00fcr die Wissenschaft\u201c<\/a><br\/>\n<a href=\"mailto:jakob.macke@uni-tuebingen.de\">jakob.macke@uni-tuebingen.de<\/a><\/p>\n","protected":false},"featured_media":11722,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"cv-tag":[],"location":[],"network-role":[],"news-category":[362],"user-group":[245],"class_list":["post-11373","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","news-category-press-release","user-group-researcher"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.8 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Maschinelles Lernen verbessert die biologische Bildanalyse - Cyber Valley<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/cyber-valley.de\/de\/news\/maschinelles-lernen-verbessert-die-biologische-bildanalyse\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Maschinelles Lernen verbessert die biologische Bildanalyse - Cyber Valley\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Mit der superaufl\u00f6senden Mikroskopie gewinnen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler neue Einblicke in die Welt der Zellen und k\u00f6nnen nanometerkleine Strukturen im Zellinneren erkunden. 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