Unser Service: Wir begleiten Sie bei allem, was Mikroskope betrifft – von experimentellem Design bis zur Publikation. An dieser Stelle sind alle von uns angebotenen Hilfestellungen zusammengestellt, um Experimente zu planen sowie Mikroskopiedaten zu verwalten und auszuwerten. Zudem finden Sie Informationen, wie wir Ihnen bei der Publikation unter die Arme greifen.
Weitere Angebote:
Für die Planung und Dokumentation von Experimenten empfehlen wir dringend die Nutzung des elektronischen Laborbuchs. Dieser Service wird allen Angehörigen der Universität Münster seitens der Universitäts- und Landesbibliothek Münster (ULB) zur Verfügung gestellt und basiert auf der Software eLabFTW.
Wir empfehlen allen, die strukturiert in das Research Data Management (RDM) einsteigen möchten, die Plattform OMERO (Open Microscopy Environment Remote Objects) zu nutzen. OMERO wurde speziell für Mikroskopiedaten entwickelt, um sie nachhaltig, nachvollziehbar und kollaborativ zu organisieren. Große Bilddatensätze können zentral, langfristig und sicher gespeichert, mit Metadaten verknüpft und projektübergreifend zugänglich gemacht werden. OMERO ist in einer Desktop-Anwendung (Windows, Mac oder Linux), im Web oder mit Software von Drittanbietern nutzbar und unterstützt über 140 Bilddateiformate. Das Münster Imaging Network stellt OMERO bereit und unterstützt Sie aktiv bei der Implementierung und Anpassung an Ihre Workflows.
Zahlreiche Plugins erweitern OMERO um praktische Funktionen. Besonders hervorzuheben ist OMERO.figure, mit dem sich direkt aus OMERO heraus annotierte Abbildungen für Publikationen erstellen lassen. Jedes Panel der Abbildung in OMERO.figure ist multidimensional und ermöglicht das Zoomen, Verschieben sowie das Scrollen durch Z-Ebenen und Zeitpunkte. Die Abbildungen können als TIFF-Bilder oder PDF-Dokumente exportiert werden, sodass nahtlos zu anderen Bearbeitungstools wie Adobe Illustrator gewechselt werden kann.
Weitere OMERO-Plugins und Tools finden Sie in unserer Toolbox (siehe unten).
Die Analyse von Mikroskopiedaten ermöglicht es, aus Bildern quantifizierbare Informationen zu gewinnen. Moderne Software unterstützt dabei eine effiziente, reproduzierbare und skalierbare Auswertung. Um große Datenmengen zu verarbeiten und automatisierte oder interaktive Analyse-Workflows zu nutzen, ist außerdem eine leistungsfähige Infrastruktur unerlässlich, beispielsweise Serverlösungen und webbasierte Analyseumgebungen.
Weitere Tools, KI Unterstützung und Infrastruktur finden Sie in unserer Toolbox (siehe unten).
Bereit für die Veröffentlichung? Wir unterstützen dabei, Forschung einfach, sinnvoll und FAIR zugänglich zu machen. Wir kümmern uns um Ihre Mikroskopiedaten, damit Sie sich auf die Forschung konzentrieren können:
Außerdem begleiten wir bei Bedarf beim Veröffentlichen der Datensätze auf öffentlichen Repositorien wie z.B. der Image Data Resource (IDR), dem BioImage Archive (BIA) oder von unserem lokalem OMERO. Kommen Sie gerne jederzeit auf unser Team zu!
FAIR steht für:
Ziel ist es, Forschungsdaten nachhaltig, effizient und transparent zu nutzen.
Hier finden Sie eine umfassende Übersicht der Tools, die wir regelmäßig in unserem Mikroskopie-Workflow verwenden und empfehlen. Für Rückfragen stehen wir Ihnen jederzeit gerne zur Verfügung und freuen uns ebenso, neue Tools zu testen und in unsere Auswahl aufzunehmen.
Arivis Hub
Zentraler Zugriffspunkt für Projekte, Modelle und Workflows in der Arivis-Welt, mit Möglichkeit zur Batch-Analyse und Ausführung zuvor erstellter Analyse-Pipelines.
Arivis Pro
Visualisiert und analysiert große 3D- und 4D-Bilddatensätze, z. B. für konfokale oder Lichtblatt-Mikroskopie.
CellProfiler
Automatisiert die Auswertung großer Mengen biologischer Bilddaten, zum Beispiel zur Zellzählung oder Strukturerkennung, durch den Einsatz von Batch-Processing und Pipelines.
Huygens Professional
Spezialisiert auf die Entfaltung (Deconvolution) von Mikroskopiebildern für eine bessere Bildqualität. Bildunschärfen und optische Verzerrungen, die durch das Mikroskopsystem entstehen, werden korrigiert. Mit diversen Mikroskopen nutzbar. Das Münster Imaging Network bietet zwei Netzwerklizenen für die Verwendung von Huygens Professional an.
Offizielle Webseite Huygens [en]
Kurzanleitung Huygens [en]
Nyquist Calculator [en]
Der Nyquist Calculator errechnet die optimalen Einstellungen (Pixelgrößen und Z-Schrittweite) für Aufnahmen, die für eine Dekonvolierung vorgesehen sind. Auch als App verfügbar.
Fiji
Bildanalyse-Software mit vielen Plugins für die Verarbeitung und Auswertung biologischer Mikroskopiebilder.
LAMA – LocAlisation Microscopy Analyser
Extrahiert quantitative Informationen aus Einzelmolekül-Lokalisationsdaten, z. B. für SMLM-Analysen.
Picasso (for DNA-PAINT Analysis)
Analyse- und Rekonstruktionssoftware für hochauflösende DNA-PAINT-Daten.
PSFj
Tool zur Bewertung der Mikroskopleistung, insbesondere durch Analyse der Point Spread Function (PSF).
QuPath
Ermöglicht visuelle Annotation und quantitative Analyse in der digitalen Pathologie, z.B. Slidescans von Gewebeschnitten.
rapidSTORM
Schnelles, flexibel konfigurierbares Tool zur Datenverarbeitung in der Einzelmolekül-Lokalisationsmikroskopie (single-molecule localisation microscopy, SMLM).
rapidSTORM [en]
Arivis Cloud (Train your AI-Segmentation)
Online-Trainingsplattform zur Erstellung eigener Segmentierungsmodelle.
Cellpose
KI-gestütztes Tool zur automatischen Zellsegmentierung in Mikroskopiebildern.
Cellpose GUI
Benutzerfreundliche Oberfläche für Cellpose zur manuellen Steuerung, Überprüfung und Weiterentwicklung von Segmentierungen durch gezieltes Nachtrainieren des Modells.
CSB-Deep (CARE, Noise2Void)
KI-Modelle zur Bildverbesserung (z. B. Entrauschen) ohne Ground Truth.
Ilastik
Pixelclassifier, der maschinelles Lernen ohne Programmierkenntnisse für Segmentierung, Klassifikation und Tracking ermöglicht.
Napari
Unsere Empfehlung für die neusten KI-Tools: Ein schneller, interaktiver Bildbetrachter für multidimensionale Mikroskopiebilder mit Plugin-Erweiterung auf Python-Basis.
SAM/µ-SAM
KI-Modelle zur allgemeinen (oder Mikroskopie-spezifischen) Segmentierung beliebiger Bildinhalte per interaktiver Auswahl.
StarDist
Deep-Learning-basiertes Tool zur präzisen Segmentierung von runden oder elliptischen Strukturen wie Zellkernen, selbst wenn diese stark überlappen.
Hive Analyse Server
Zentrale Rechenressource mit hoher Leistung für Bildanalyse-Workflows und Software-Nutzung.
Hive (Wiki uni-intern)
JupyterHub BioImage Analyse
Browserbasierte Plattform für Bildanalyse mit vorinstallierten Tools.
JupyterHub (Wiki uni-intern)
Uni-Cloud (Verrrechnen & Speichern)
Cloud-basierte Umgebung zum Speichern und Rechnen mit wissenschaftlichen Bilddaten.
eLabFTW
Elektronisches Laborbuch zum Dokumentieren und Teilen von Experimenten und Metadaten im Forschungsteam.
Leo/Adamant
Werkzeuge zur strukturierten Metadatenerfassung und Datenbeschreibung nach FAIR-Prinzipien.
OMERO
Zentrale Datenbank zur strukturierten Speicherung, Organisation und gemeinsamen Nutzung von mikoskopischen Bilddaten.
OMERO - CellProfiler Batch Notebook
Integriert OMERO-Datenmanagement und CellProfiler-Analysen in Jupyter Notebooks und ermöglicht den automatischen Reupload der Analyseergebnisse.
OMERO - Fiji Plugin OMERO_batch
Automatisiert die Bildanalyse von ganzen Datensätzen mit Fiji direkt aus OMERO heraus.
Insight Plugin für ImageJ / Fiji
OMERO.figure
Erstellt direkt aus OMERO heraus annotierte Abbildungen für Publikationen.
OMERO.OpenLink
Generiert öffentlich teilbare Links zu OMERO-Bildern.
OMERO.OpenLink (Wiki uni-intern)
OMERO - Tag Search
Moderne Suchmaschine für benutzerdefinierte Tags (Schlagwörter) in OMERO.
RDM-Desktop
Tool zur Unterstützung bei der Einhaltung guter Datenmanagementpraktiken.
Scripts (Key-Value from csv / Labeled Images etc.)
Kleine Automatisierungsskripte für z. B. Bildbeschriftung oder Metadatenübernahme.
Tabbles
Hilft beim Organisieren und Taggen von Dateien unabhängig vom Speicherort.
Templates (csv, yaml, json)
Vorlagen zur standardisierten Dokumentation und Weiterverarbeitung von Metadaten.