Bildverarbeitung in der biomedizinisch eingesetzten Mikroskopie

In der letzten Dekade hat sich die Interne Totalreflexionsfluoreszenzmikroskopie zur Standardmethode für die Beobachtung intrazellulärer, membrannaher Vorgänge entwickelt. Die erhaltenen Bilder und Videos werden normalerweise mit kommerzieller Software ausgewertet, mit der die Granula gezählt und auch über den Versuchsverlauf verfolgt werden können. In dieser Arbeit wird eine neu entwickelte Methode für die Auswertung von TIRF Videos im Rahmen der Insulinsekretionsforschung vorgestellt. Mit dieser können die Insulingranula ebenfalls identifiziert und verfolgt werden, zusätzlich ist es jedoch möglich, die Insulingranula nach ihren Eingeschaften wie Größe, Geschwindigkeit und Bewegungsverhalten zu unterscheiden. Ebenso können Exozytosevorgänge ausgewertet werden. Zur Vorbereitung der Auswertung wird zunächst eine Hintergrundsubtraktion durchgeführt. Anschließend wird das Rauschen mit Hilfe einer 3D-Faltungsoperation reduziert. Im weiteren Verlauf werden die Insulingranula identifiziert und über den Versuchsverlauf verfolgt. Die folgende Exozytosedetektion ist in der Lage, die auftretenden Intensitätsveränderungen während der Membranfusion und Insulinsekretion zu detektieren. Im Vergleich zu den in der Literatur beschriebenen Vorgehensweisen zur Objektidentifizierung und –verfolgung bietet die hier beschriebene Methode den Vorteil, auf die Vorgänge innerhalb der Zelle abgestimmt zu sein. Das Ziel ist es, die Bewegungen der Granula direkt in Diffusion und gerichtete Bewegung zu unterteilen. Zusätzlich zu dieser Bewegungsauswertung wird in dieser Arbeit eine neue Methode zur Exozytosedetektion vorgestellt. Die bisherige Vorgehensweise mit dem Einsatz von Kantenfiltern führt sehr oft zu falsch-positiven, aber auch falsch-negativen Ergebnissen. Mit der hier eingesetzten Variante des Clusterings werden bereits leichte Intensitätsanstiege innerhalb der Videosequenzen selektiv detektiert, welche mit den Vorgängen während der Insulinsekretion direkt in Verbindung stehen.