Automatische Klassifikation von Bildzeitreihen für toxikologische Hochdurchsatz-Untersuchungen Skip to content
Licensed Unlicensed Requires Authentication Published by De Gruyter (O) April 26, 2011

Automatische Klassifikation von Bildzeitreihen für toxikologische Hochdurchsatz-Untersuchungen

Automatic Classification of Image Time Series for Toxicological High-Throughput Screens
  • Rüdiger Alshut , Ralf Mikut , Jessica Legradi , Urban Liebel , Uwe Strähle , Georg Bretthauer and Markus Reischl

Zusammenfassung

Die vorliegende Arbeit stellt eine neue bildbasierte Methode zur automatischen Klassifikation der Spontanbewegung und des Herzschlags in toxikologisch behandelten Zebrabärblingslarven vor, die sich für Hochdurchsatz-Verfahren in der Toxikologie eignet. Dabei werden neue Akquisestrategien vorgeschlagen, Merkmale aus Bildzeitreihen extrahiert und Klassifikatoren entworfen. Diese werden iterativ kombiniert und anhand von drei Substanzen prototypisch experimentell erprobt.

Abstract

In this paper we present a new image-based method for automatic classification of spontaneous movement and heartbeat in toxicological treated zebrafish. By combining new image acquiring strategies with image processing and feature extraction out of image sequences a set of classifiers is trained. Subsequently, these classifiers are iteratively combined and applied to three compounds to prove the feasibility in a prototype assay.


* Correspondence address: Karlsruher Institut für Technologie, Institut für Angewandte Informatik, Hermann-von-Helmholtz-Platz 1, 76344 Eggenstein-Leopoldshafen,

Published Online: 2011-04-26
Published in Print: 2011-05

© by Oldenbourg Wissenschaftsverlag, Eggenstein-Leopoldshafen, Germany

Downloaded on 8.1.2025 from https://www.degruyter.com/document/doi/10.1524/auto.2011.0921/html
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