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datestamp: 2013-08-07 07:40:16
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type: doctoralThesis
metadata_visibility: show
creators_name: Kausler, Bernhard
title: Tracking-by-Assignment as a Probabilistic Graphical
Model with Applications in Developmental Biology
title_de: Tracking-durch-Zuordnung als ein probabilistisches
graphisches Modell mit Anwendungen in der
Entwicklungsbiologie
subjects: ddc-000
subjects: ddc-004
subjects: ddc-500
subjects: ddc-570
divisions: i-130001
divisions: i-708000
adv_faculty: af-13
cterms_swd: Objektverfolgung
cterms_swd: Graphisches Modell
abstract: 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.
abstract_translated_text: 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.
abstract_translated_lang: ger
date: 2013
id_scheme: DOI
id_number: 10.11588/heidok.00015296
ppn_swb: 1652970894
own_urn: urn:nbn:de:bsz:16-heidok-152962
date_accepted: 2013-07-19
advisor: HASH(0x55fc36be8050)
language: eng
bibsort: KAUSLERBERTRACKINGBY2013
full_text_status: public
citation:   Kausler, Bernhard  (2013) Tracking-by-Assignment as a Probabilistic Graphical Model with Applications in Developmental Biology.  [Dissertation]     
document_url: https://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/15296/1/bkausler_13_tracking.pdf