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it‘sprojects 08Foto: LagSWenn Pollen sprießenMasterstudent ermöglicht automatische Identifikation von PollenkeimlingenBei dem Begriff „Pollen“ denkt vielleicht der eine oder die andere andie Pollenallergie, die Jahr für Jahr aufs Neue auftritt. Dass die durchdie Luft wirbelnden Pollenkörner für die Natur eine überaus wichtigenAufgabe erfüllen, wird dabei oft vergessen. Der Studiengang fürMolekularbiologie an der Universität Salzburg hat deshalb ein Forschungsprojektzum Thema Pflanzenbefruchtung gestartet und setztdabei auf die Unterstützung des Studiengangs Informationstechnik& System-Management. Um die Natur besser verstehen zu können,werden die Pollenkeimung und das Pollenschlauchwachstum im Laboranalysiert.Chemische Substanzen oder elektrische Felder beeinflussen die Pollenkeimungund das Pollenschlauchwachstum. „Um die Einflussnahmebestimmen zu können, haben wir ein automatisches Testsystemzur Pollenanalyse aufgebaut, die sogenannte high throughput analysis“,erklärt Stefan Wegenkittl, Fachbereichsleiter für eHealth am StudiengangITS. Dieses Testsystem dokumentiert die Pollenkeimung inder Petrischale per Mikroskopkamera in 5-Minuten-Intervallen. DasResultat der Aufnahme ist ein Video im Zeitraffer, welches die Pollenkeimungund das Pollenschlauchwachstum über einen bestimmtenZeitraum zeigt.Für die Auswertung des Bildmaterials müssen die einzelnen Pollenkörnereindeutig identifiziert und eine auftretende Keimung zeitgenaubestimmt werden. Masterstudent Michael Fischinger hat hierfürim Zuge seiner Masterarbeit „Automatische Bildverarbeitung undMustererkennung zur Analyse der Pollenkeimung bei der Pflanzenbefruchtung“ein Software-Tool zur automatischen Auswertung derBildsequenzen erstellt. Fischinger: „Mit moderner Bildverarbeitungwird die Auswertung des Bildmaterials erleichtert, objektiviert und beschleunigt“.Dafür werden zunächst einige Rahmenbedingungen zumBildmaterial vorgegeben – zum Beispiel typische Pollengrößen. Mithilfedieser Informationen und einiger mathematisch ausgefuchster Verfahrenlassen sich die Pollenkörner und die dazugehörigen Schläucheauf den Bildern identifizieren und lokalisieren.Spezieller Tracking-Algorithmus eingesetztDa die Pollen sehr beweglich sind müssen sie für eine eindeutigeIdentifikation zusätzlich mit einem speziellen Tracking-Algorithmusnachverfolgt werden. „Bei knapp 50 Pollen pro Videoframe ist daskeine leichte Aufgabe“, meint der Masterstudent. Schlussendlich werdenalle Informationen für eine finale Aussage über den Status derKeimung jedes einzelnen Pollenkorns vereint. Stellt sich also die Frage,was man mit der vielen Zeit tun könnte, die bisher in das manuelleAuszählen der Videos investiert werden musste…(WegS/FisM)