Dr. Birgit Möller
Mustererkennung und Bioinformatik
Institut für Informatik
Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Von-Seckendorff-Platz 1
06099 Halle (Saale)
Raum: 4.12
Tel: ++49-345-55-24745
Fax: ++49-345-55-27039
Email: birgit.moeller_AT_informatik.uni-halle.de
GnuPG/PGP: Key (ID: 8E3CC612)
Fingerprint: E267 9570 BC3A D0A5 C4B9 A850 A614 8303 8E3C C612
Hier finden Sie meinen Lebenslauf.
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Publikationsliste
Forschungsinteressen
- Digitale Bildverarbeitung und -analyse
- Maschinelles Sehen
- Musteranalyse und -erkennung
- Maschinelles Lernen und Data Mining
- Analyse von biomedizinischen und biologischen Bilddaten
- Bildsegmentierung
- Aktives Computersehen
- Bildfolgen-Verarbeitung & Tracking
- Mensch-Maschine-Interaktion & Robotik
Aktuelle Forschungsthemen und Projekte
Aktuelle Arbeiten
Meine aktuellen Arbeiten konzentrieren sich hauptsächlich auf die automatische Analyse und Interpretation von biomedizinischen Bilddaten, d.h. insbesondere von 2D- und 3D-Mikroskopbildern. Schwerpunktmäßig geht es dabei gerade um eine Analyse von Formmerkmalen von Pflanzenzellen sowie um die automatische Quantifizierung subzellulärer Strukturen. Des Weiteren entwickeln wir mit rhizoTrak gerade ein Fiji-Plugin zur manuellen Annotation von Minirhizotronbildern, das perspektivisch auch um Methoden zur automatischen Segmentierung der Bilder erweitert werden soll.
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Tools, Bibliotheken, Software
rhizoTrak
rhizoTrak ist ein Softwaretool zur komfortablen, manuellen Annotation von Wurzelbildern. Es ist insbesondere darauf ausgelegt, Zeitserien dieser Bilder, wie sie beispielsweise mit Hilfe der Minirhizotrontechnik aufgenommen werden, effizient handhaben und benutzerfreundlich annotieren zu können.
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CytoskeletonAnalyzer2D
Das Tool dient zur Quantifizierung von strukturellen Ähnlichkeiten und Unterschieden im Cytoskelett, d.h. in der Organisation von Aktin- oder Mikrotubulistrukturen, von Zellen.
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PaCeQuant
A Tool for High-Throughput Quantification of Pavement Cell Shape Characteristics
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MiToBo Cell Counter
An ImageJ/Fiji plugin for semi-automatic labeling and counting of spot-like structures and small cells in images. The plugin is based on the popular ImageJ CellCounter plugin by Kurt De Vos and extends its functionality towards improved usability and integration of automatic segmentation algorithms.
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Alida
Advanced Library for Integrated Development of Data Analysis Applications
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