Ludwig-Maximilians-Universität München
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Bildgebung

Virtuelles Nähen

München, 05.08.2019

Neuartige Mikroskopieverfahren liefern äußert detailreiche Aufnahmen vollständiger Organe – aber auch riesige Datenmengen, die sich schwer handhaben lassen. Die Software BigStitcher macht dafür aus vielen Einzelbildern einfach und präzise ein großes Ganzes.

Um große Objekte wie ein intaktes Mäusehirn in ihrer Gesamtheit und mit hoher Auflösung untersuchen zu können, müssen viele Bilder zu einem kombiniert werden (Einzelbilder in Falschfarben illustriert). Abbildung: Hörl et al., Nature Methods 2019

Die Aufnahmen sind von faszinierendem Detailreichtum, sie zeigen kleinste Strukturen in den Zellen, ganze Organe lassen sich so abbilden. Mit chemischen Methoden lassen sich dafür auch größere biologische Proben mittlerweile durchsichtig machen, die mit neuartigen Verfahren wie der sogenannten Lightsheet-Mikroskopie durchleuchtet werden können.

Um aber die feinen Details, subzelluläre Strukturen hochaufgelöst im Kontext ganzer Organe oder Organismen betrachten zu können, beispielsweise die Verbindungen einzelner Neurone in einem intakten Mäusehirn, müssen viele Einzelbilder zu einem Gesamtbild zusammengefügt werden, ein Prozess, den man als Stitching bezeichnet. Die Rohdaten erreichen oft Größen von mehreren Terabyte (TB), was Millionen von gewöhnlichen Fotos entspricht. Das stellt große Anforderungen an die Stitching-Software, die Einzelbilder automatisch nahtlos und präzise aneinanderfügen soll.

Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler um Professor Heinrich Leonhardt (Department II Biologie der LMU) und Dr. Stephan Preibisch (Max-Delbrück-Centrum für Molekulare Medizin, Berlin) haben nun zusammen mit Kollaborationspartnern des Janelia Research Campus des HHMI in Ashburn, VA (USA) das Softwarepaket BigStitcher entwickelt – und die Technologie zur Rekonstruktion damit deutlich weitergebracht. Mit ihrem Computerprogramm stellen die Forscher eine Vielzahl von Funktionen zum Management von hochdimensionalen Mikroskop-Bilddaten zur Verfügung: BigStitcher erlaubt es, beliebig viele dreidimensionale Einzelbilder effizient anzuordnen. Darüber hinaus ermöglicht die Software auch die Korrektur vielfältiger optischer Fehler wie chromatischer Aberrationen oder lokaler geometrischer Verzerrungen.

Ein Hauptziel der Entwicklung war die einfache Bedienbarkeit und die Lauffähigkeit auf konventioneller Hardware. Dazu sagt David Hörl, Erstautor und Doktorand in der AG Leonhardt: „Nur wenige Arbeitsgruppen und Mikroskopieeinrichtungen beschäftigen speziell ausgebildete Bildanalysten. Wir wollen mit unserer Software solch große Bilddatensätze auch Benutzern ohne tiefergehende Informatikkenntnisse zugänglich machen. BigStitcher bietet in seiner grafischen Benutzeroberfläche (GUI) eine Live-Vorschau der Ergebnisse, so dass Probleme in den einzelnen Bearbeitungsschritten schnell ausgemacht werden können, ohne den gesamten Prozess langwierig wiederholen zu müssen. Durch schlaues Management der Daten in Multiresolution-Pyramiden, vergleichbar mit Google Maps, ermöglichen wir Stitching derart großer Bilddaten auch auf gewöhnlichen Computern.” Die Wissenschaftler haben BigStitcher als Plug-In für das populäre Bildverarbeitungsprogramm ImageJ entwickelt; der Quellcode ist frei verfügbar.
Nature Methods 2019