Mit der Time-lapse Mikroskopie identifizierte Stammzelle lässt sich mit Hilfe einer Zelltracking-Software eine Zelle über mehrere Tage hinweg beobachten. Jedoch ist die Bildqualität durch Schatten oder Hintergrundveränderungen häufig von schlechter Qualität. dass eine Dateninterpretation nicht möglich ist. Dafür haben Forscher der Technischen Universität München (TUM) und des Helmholtz Zentrums München unter der Leitung von Prof. Nassir Navab, Inhaber des Lehrstuhls für Informatikanwendungen in der Medizin und Augmented Reality an der TU München, gemeinsam mit Dr. Tingying Peng und Dr. Carsten Marr eine Software entwickelt, die die Bilder so korrigiert, dass bisher verborgene Entwicklungsschritte sichtbar werden.

Die Software trägt den Namen „BaSiC“ und ist frei verfügbar und für viele Bildtypen sowie für Zeitraffervideos anwendbar.

Originalpublikation:
Peng, T, Thorn, K, Schroeder, T, Wang, L, Theis, FJ, Marr C & Navab, N (2017): A BaSiC tool for background and shading correction of optical microscopy images. Nature Communications, 8 Jun 2017. DOI: 10.1038/ncomms14836.

Quelle:
https://www.tum.de/global/standorte-weltweit/san-francisco-news/news-detail/article/33987/

Ergänzende Informationen:
http://www.rudolf-virchow-zentrum.de/forschung/central-technologies/bildgebende-verfahren.html
Muzzey, D & van Oudenaarden, A (2009): Quantitative Time-Lapse Fluorescence Microscopy in Single Cells. Annu Rev Cell Dev Biol. 25: 301–327. doi:10.1146/annurev.cellbio.042308.113408.