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Tracking-by-Assignment as a Probabilistic Graphical Model with Applications in Developmental Biology

Kausler, Bernhard

German Title: Tracking-durch-Zuordnung als ein probabilistisches graphisches Modell mit Anwendungen in der Entwicklungsbiologie

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Download (4MB) | Lizenz: Creative Commons LizenzvertragTracking-by-Assignment as a Probabilistic Graphical Model with Applications in Developmental Biology by Kausler, Bernhard underlies the terms of Creative Commons Attribution 3.0 Germany

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This thesis presents a novel approach for tracking a varying number of divisible objects with similar appearance in the presence of a non-negligible number of false positive detections (more than 10%). It is applied to the reconstruction of cell lineages in developing zebrafish and fruit fly embryos from 3d time-lapse record- ings. The model takes the form of a chain graph—a mixed directed-undirected probabilistic graphical model—and a tracking is obtained simultaneously over all time slices from the maximum a-posteriori configuration. The tracking model is used as the second step in a two-step pipeline to produce digital embryos—maps of cell nuclei in an embryo and their ancestral fate; the first step being the segmentation of the fluorescently-stained cell nuclei in light sheet microscopy images. The pipeline is implemented as a software with an intuitive graphical user interface. It is the first freely available program of its kind and makes the presented methods accessible to a broad audience of users from the life sciences.

Translation of abstract (German)

Diese Dissertation präsentiert einen neuartigen Ansatz um eine variable Anzahl von ähnlich aussehenden und sich teilenden Objekten in Gegenwart einer nicht zu ver- nachlässigenden Anzahl von falsch-positiv Detektionen (mehr als 10%) zu tracken. Er wird dazu verwendet, Zellstammbäume in sich entwickelnden Zebrabärbling- und Fruchtfliegen-Embryos aus 3d Zeitrafferaufnahmen zu rekonstruieren. Das zugrunde liegende Modell ist ein chain graph – ein gemischt gerichtetes und ungerichtetes probabilistisches graphisches Modell. Ein Tracking wird aus der Maximum-a-posteriori Konfiguration des Modells über alle Zeitschritte gleichzeit- ig ermittelt. Das Tracking Modell dient als zweiter Schritt einer Pipeline zur Aufzeichnung von Digital Embryos, d.h. Karten aller Zellen in einem Embryo zusammen mit ihrer Entwicklungshistorie. Der erste Schritt der Pipeline besteht aus der Segmentierung von Zellkernen, die mit Fluoreszenzmarkern in Lichtscheiben-Mikroskopie Bildern sichtbar gemacht wurden. Die Pipeline ist als Software mit einer intuitiven, grafischen Benutzeroberfläche implementiert. Es ist das erste frei verfügbare Programm seiner Art und macht die präsentierten Methoden einem breiten Anwenderkreis aus den Lebenswis- senschaften zugänglich.

Item Type: Dissertation
Supervisor: Hamprecht, Prof. Dr. Fred A.
Date of thesis defense: 19 July 2013
Date Deposited: 07 Aug 2013 07:40
Date: 2013
Faculties / Institutes: The Faculty of Physics and Astronomy > Dekanat der Fakultät für Physik und Astronomie
Service facilities > Interdisciplinary Center for Scientific Computing
Subjects: 000 Generalities, Science
004 Data processing Computer science
500 Natural sciences and mathematics
570 Life sciences
Controlled Keywords: Objektverfolgung, Graphisches Modell
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