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Mustererkennung und Bioinformatik

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Leiter:    Herr Prof. Dr.-Ing. Stefan Posch

Institut für Informatik
Von-Seckendorff-Platz 1
06120 Halle (Saale)

Telefon: ++49-345-55-24728

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Sekretariat:    Frau Kathleen Kletsch

Raum 4.10
Institut für Informatik
Von-Seckendorff-Platz 1
06120 Halle

Telefon: ++49-345-55-24754
Telefax: ++49-345-55-27039


Aktuelle Informationen

ImageJ/Fiji-Kurs im Oktober/November 2016

Auch in diesem Jahr werden wir wieder gemeinsam mit Dr. Martin Schattat vom Institutsbereich Pflanzenphysiologie sowie mit Dipl.-Bioinf. Danny Misiak und Dipl.-Bioinf. Markus Glaß vom Institut für Molekulare Medizin bzw. der Core  Facility Imaging der Medizinischen Fakultät einen Einführungskurs zur Bildanalyse-Software ImageJ/Fiji  veranstalten. Der Kurs erstreckt sich über 3 Termine und gibt einen Überblick über die Grundfunktionalität von ImageJ/Fiji, häufig wiederkehrende Analyseaufgaben sowie Grundzüge der Automatisierung mit Makros.

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Mustererkennung und Bioinformatik

Mustererkennung umfasst die automatische Interpretation von Sensordaten durch eine symbolische Beschreibung, die zur Lösung einer gegebenen Aufgabenstellung geeignet ist. Bioinformatik beschäftigt sich mit Entwicklung und Nutzung von Methoden und Werkzeugen der Informatik zur Lösung biologischer Fragestellungen.

In der Bioinformatik befasst sich die AG Mustererkennung und Bioinformatik mit der Anwendung von Techniken der Mustererkennung auf verschiedene biologische Problemstellungen. Die derzeitigen Schwerpunkte umfassen insbesondere

  • die Analyse von Microarray-Daten
  • die Suche nach Transkriptionsfaktorbindestellen mit statistischen Modellen

Der zweite Bereich der Aktivitäten der AG konzentriert sich auf die automatische Analyse von Bilddaten. Gegenwärtige Schwerpunkte der Forschung sind hier

  • aktives Computersehen mit Ein- oder Mehr-Kamerasystemen und deren Anwendung in interaktiven und mobilen Systemen
  • Tracking mit probabilistischen Filtern

Weitere Arbeiten sind im Überlappungsbereich zwischen Bioinformatik und Bildverarbeitung angesiedelt, wie etwa

  • rechnergestützte Analyse von Mikroskopbildern
  • automatische Auswertung von 2D Gel-Elektrophorese Experimenten

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