TY - THES A1 - Kann, Lennart T1 - Statistical Failure Prediction with an Account for Prior Information T1 - Statistische Vorhersage von Ausfällen unter Berücksichtigung von Vorinformationen N2 - Prediction intervals are needed in many industrial applications. Frequently in mass production, small subgroups of unknown size with a lifetime behavior differing from the remainder of the population exist. A risk assessment for such a subgroup consists of two steps: i) the estimation of the subgroup size, and ii) the estimation of the lifetime behavior of this subgroup. This thesis covers both steps. An efficient practical method to estimate the size of a subgroup is presented and benchmarked against other methods. A prediction interval procedure which includes prior information in form of a Beta distribution is provided. This scheme is applied to the prediction of binomial and negative binomial counts. The effect of the population size on the prediction of the future number of failures is considered for a Weibull lifetime distribution, whose parameters are estimated from censored field data. Methods to obtain a prediction interval for the future number of failures with unknown sample size are presented. In many applications, failures are reported with a delay. The effects of such a reporting delay on the coverage properties of prediction intervals for the future number of failures are studied. The total failure probability of the two steps can be decomposed as a product probability. One-sided confidence intervals for such a product probability are presented. N2 - Vorhersageintervalle werden in vielen industriellen Anwendungen benötigt. In Massenproduktionen entstehen regelmäßig kleine Untergruppen von unbekannter Größer, welche ein anderes Lebensdauerverhalten als die übrige Population besitzen. Eine Risikoeinschätzung für eine solche Untergruppe besteht aus zwei Schritten: i) der Schätzung der Größe dieser Untergruppe und ii) der Schätzung des Lebensdauerverhaltens dieser Untergruppe. Diese Arbeit behandelt diese beiden Schritte. Eine effiziente Methode zur Schätzung der Größe der Untergruppe wird vorgestellt und mit anderen Methoden verglichen. Vorhersageintervalle unter Vorinformation in Form einer Betaverteilung werden dargelegt. Das Schema wird für die Vorhersage binomialer und negativ binomialer Zufallsvariablen angewandt. Der Effekt der Populationsgröße auf die Vorhersage der Anzahl von zukünftigen Ausfällen wird für eine Weibull Verteilung betrachtet, deren Parameter auf Basis von zensierten Felddaten geschätzt werden. Methoden um Vorhersageintervalle bei unbekannter Populationsgröße zu bestimmen werden dargelegt. In vielen Anwendungen werden Ausfälle mit einem Verzug gemeldet. Die Effekte eines solchen Meldeverzugs auf die Überdeckungseigenschaften von Vorhersageintervallen für die Anzahl an zukünftigen Ausfällen werden untersucht. Die Gesamtausfallwahrscheinlichkeit aus den zwei Schritten kann in eine Produktwahrscheinlichkeit zerlegt werden. Einseitige Konfidenzintervalle für eine solche Produktwahrscheinlichkeit werden dargelegt. KW - Konfidenzintervall KW - Statistik KW - Weibull-Verteilung KW - Vorhersagbarkeit KW - A-priori-Wissen KW - Prediction interval KW - Confidence interval KW - Prior information KW - Weibull distribution KW - Mathematik KW - Binomialverteilung Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-205049 ER - TY - THES A1 - Ring, Christoph T1 - Entwicklung und Vergleich von Gewichtungsmetriken zur Analyse probabilistischer Klimaprojektionen aktueller Modellensembles T1 - Development and comparison of metrics for probabilistic climate change projections of state-of-the-art climate models N2 - Der anthropogene Klimawandel ist eine der größten Herausforderungen des 21. Jahrhunderts. Eine Hauptschwierigkeit liegt dabei in der Unsicherheit bezüglich der regionalen Änderung von Niederschlag und Temperatur. Hierdurch wird die Entwicklung geeigneter Anpassungsstrategien deutlich erschwert. In der vorliegenden Arbeit werden vier Evaluationsansätze mit insgesamt 13 Metriken für aktuelle globale (zwei Generationen) und regionale Klimamodelle entwickelt und verglichen, um anschließend eine Analyse der Projektionsunsicherheit vorzunehmen. Basierend auf den erstellten Modellbewertungen werden durch Gewichtung Aussagen über den Unsicherheitsbereich des zukünftigen Klimas getroffen. Die Evaluation der Modelle wird im Mittelmeerraum sowie in acht Unterregionen durchgeführt. Dabei wird der saisonale Trend von Temperatur und Niederschlag im Evaluationszeitraum 1960–2009 ausgewertet. Zusätzlich wird für bestimmte Metriken jeweils das klimatologische Mittel oder die harmonischen Zeitreiheneigenschaften evaluiert. Abschließend werden zum Test der Übertragbarkeit der Ergebnisse neben den Hauptuntersuchungsgebieten sechs global verteilte Regionen untersucht. Außerdem wird die zeitliche Konsistenz durch Analyse eines zweiten, leicht versetzten Evaluationszeitraums behandelt, sowie die Abhängigkeit der Modellbewertungen von verschiedenen Referenzdaten mit Hilfe von insgesamt drei Referenzdatensätzen untersucht. Die Ergebnisse legen nahe, dass nahezu alle Metriken zur Modellevaluierung geeignet sind. Die Auswertung unterschiedlicher Variablen und Regionen erzeugt Modellbewertungen, die sich in den Kontext aktueller Forschungsergebnisse einfügen. So wurde die Leistung der globalen Klimamodelle der neusten Generation (2013) im Vergleich zur Vorgängergeneration (2007) im Schnitt ähnlich hoch bzw. in vielen Situationen auch stärker eingeordnet. Ein durchweg bestes Modell konnte nicht festgestellt werden. Der Großteil der entwickelten Metriken zeigt für ähnliche Situationen übereinstimmende Modellbewertungen. Bei der Gewichtung hat sich der Niederschlag als besonders geeignet herausgestellt. Grund hierfür sind die im Schnitt deutlichen Unterschiede der Modellleistungen in Zusammenhang mit einer geringeren Simulationsgüte. Umgekehrt zeigen die Metriken für die Modelle der Temperatur allgemein überwiegend hohe Evaluationsergebnisse, wodurch nur wenig Informationsgewinn durch Gewichtung erreicht werden kann. Während die Metriken gut für unterschiedliche Regionen und Skalenniveaus verwendet werden Evaluationszeiträume nicht grundsätzlich gegeben. Zusätzlich zeigen die Modellranglisten unterschiedlicher Regionen und Jahreszeiten häufig nur geringe Korrelationen. Dies gilt besonders für den Niederschlag. Bei der Temperatur sind hingegen leichte Übereinstimmungen auszumachen. Beim Vergleich der mittleren Ranglisten über alle Modellbewertungen und Situationen der Hauptregionen des Mittelmeerraums mit den Globalregionen besteht eine signifikante Korrelation von 0,39 für Temperatur, während sie für Niederschlag um null liegt. Dieses Ergebnis ist für alle drei verwendeten Referenzdatensätze im Mittelmeerraum gültig. So schwankt die Korrelation der Modellbewertungen des Niederschlags für unterschiedliche Referenzdatensätze immer um Null und die der Temperaturranglisten zwischen 0,36 und 0,44. Generell werden die Metriken als geeignete Evaluationswerkzeuge für Klimamodelle eingestuft. Daher können sie einen Beitrag zur Änderung des Unsicherheitsbereichs und damit zur Stärkung des Vertrauens in Klimaprojektionen leisten. Die Abhängigkeit der Modellbewertungen von Region und Untersuchungszeitraum muss dabei jedoch berücksichtigt werden. So besitzt die Analyse der Konsistenz von Modellbewertungen sowie der Stärken und Schwächen der Klimamodelle großes Potential für folgende Studien, um das Vertrauen in Modellprojektionen weiter zu steigern. N2 - Climate change is one of the major tasks of the 21st century. The uncertainty of precipitation and temperature change is considered as a main challenge in this context. Thus, the development of appropriate adaptation strategies is very difficult. In this study, four climate model evaluation approaches with 13 metrics in total are developed and compared. Current global (two generations) and regional climate models are evaluated to assess projection uncertainty. Based on model performances, weighting is applied to future climate projections to estimate simulation uncertainty. The evaluations are performed in the Mediterranean and eight sub-regions. Seasonal trend of temperature and precipitation are evaluated for the period 1960–2009. For some metrics, the climatological mean and the spectra of the time series are evaluated as well. In addition, six globally distributed study areas are evaluated to test the metrics’ transferability. Further, temporal consistency is assessed by the evaluation of a second slightly shifted timeframe. Finally, three reference datasets are considered in order to analyse the dependence of the evaluation results between each other. Results indicate that most metrics are suitable to evaluate climate models. Their application to different variables and regions generates reasonable model assessments which fit in the context of current publications in this field of research. In many situations, the results of the current model generation (2013) are similar or better compared to those of the last generation (2007). One single model with superior performance for all variables and situations cannot be found. Most metrics show similar estimations of performances for the same situations. Precipitation turned out to be more suitable for model weighting. Here, the differences between model weights are larger because of overall higher spread and lower model performances. Against this, there are mostly high performances on an equal level for simulations of temperature which lead to a minor added value of weighting. While metrics can easily be transferred and applied to different regions and scales, some evaluation results depend on the evaluated timeframe. Further, the model rankings for different regions and seasons show only minor correlations for most situations. This is particularly true for precipitation. However, for temperature there are some significant positive correlations. Comparing the mean ranking over all evaluation results of the main study areas of the Mediterranean with that of the globally distributed regions, there is a significant correlation of 0.39 for temperature and a correlation around zero for precipitation. The choice of reference dataset for the Mediterranean areas is subordinated in this context. For different reference datasets, the overall rankings show correlations around zero for precipitation while those for temperature are between 0.36 and 0.44. Overall, the metrics are suitable for the evaluation of climate models. Thus, they offer promising contributions to improve the range of uncertainty and therefore to enhance the general confidence in climate projections. However, dependence of model assessments on the analysed region and evaluation timeframe has to be considered. Consequently, the analyses of consistency of model evaluations and of climate model strengths and weaknesses have great potential for future studies, to further enhance confidence in climate projections. KW - Anthropogene Klimaänderung KW - Unsicherheit KW - Klima KW - Modellierung KW - Statistik KW - Evaluierung und Gewichtung von Klimamodellen KW - Niederschlag und Temperatur KW - weighting of climate models Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-157294 ER - TY - THES A1 - Pollinger, Felix T1 - Bewertung und Auswirkungen der Simulationsgüte führender Klimamoden in einem Multi-Modell Ensemble T1 - Evaluation and effects of the simulation quality of leading climate modes in a multi-model ensemble N2 - Der rezente und zukünftige Anstieg der atmosphärischen Treibhausgaskonzentration bedeutet für das terrestrische Klimasystem einen grundlegenden Wandel, der für die globale Gesellschaft schwer zu bewältigende Aufgaben und Herausforderungen bereit hält. Eine effektive, rühzeitige Anpassung an diesen Klimawandel profitiert dabei enorm von möglichst genauen Abschätzungen künftiger Klimaänderungen. Das geeignete Werkzeug hierfür sind Gekoppelte Atmosphäre Ozean Modelle (AOGCMs). Für solche Fragestellungen müssen allerdings weitreichende Annahmen über die zukünftigen klimarelevanten Randbedingungen getroffen werden. Individuelle Fehler dieser Klimamodelle, die aus der nicht perfekten Abbildung der realen Verhältnisse und Prozesse resultieren, erhöhen die Unsicherheit langfristiger Klimaprojektionen. So unterscheiden sich die Aussagen verschiedener AOGCMs im Hinblick auf den zukünftigen Klimawandel insbesondere bei regionaler Betrachtung, deutlich. Als Absicherung gegen Modellfehler werden üblicherweise die Ergebnisse mehrerer AOGCMs, eines Ensembles an Modellen, kombiniert. Um die Abschätzung des Klimawandels zu präzisieren, wird in der vorliegenden Arbeit der Versuch unternommen, eine Bewertung der Modellperformance der 24 AOGCMs, die an der dritten Phase des Vergleichsprojekts für gekoppelte Modelle (CMIP3) teilgenommen haben, zu erstellen. Auf dieser Basis wird dann eine nummerische Gewichtung für die Kombination des Ensembles erstellt. Zunächst werden die von den AOGCMs simulierten Klimatologien für einige grundlegende Klimaelemente mit den betreffenden klimatologien verschiedener Beobachtungsdatensätze quantitativ abgeglichen. Ein wichtiger methodischer Aspekt hierbei ist, dass auch die Unsicherheit der Beobachtungen, konkret Unterschiede zwischen verschiedenen Datensätzen, berücksichtigt werden. So zeigt sich, dass die Aussagen, die aus solchen Ansätzen resultieren, von zu vielen Unsicherheiten in den Referenzdaten beeinträchtigt werden, um generelle Aussagen zur Qualität von AOGCMs zu treffen. Die Nutzung der Köppen-Geiger Klassifikation offenbart jedoch, dass die prinzipielle Verteilung der bekannten Klimatypen im kompletten CMIP3 in vergleichbar guter Qualität reproduziert wird. Als Bewertungskriterium wird daher hier die Fähigkeit der AOGCMs die großskalige natürliche Klimavariabilität, konkret die hochkomplexe gekoppelte El Niño-Southern Oscillation (ENSO), realistisch abzubilden herangezogen. Es kann anhand verschiedener Aspekte des ENSO-Phänomens gezeigt werden, dass nicht alle AOGCMs hierzu mit gleicher Realitätsnähe in der Lage sind. Dies steht im Gegensatz zu den dominierenden Klimamoden der Außertropen, die modellübergreifend überzeugend repräsentiert werden. Die wichtigsten Moden werden, in globaler Betrachtung, in verschiedenen Beobachtungsdaten über einen neuen Ansatz identifiziert. So können für einige bekannte Zirkulationsmuster neue Indexdefinitionen gewonnen werden, die sich sowohl als äquivalent zu den Standardverfahren erweisen und im Vergleich zu diesen zudem eine deutliche Reduzierung des Rechenaufwandes bedeuten. Andere bekannte Moden werden dagegen als weniger bedeutsame, regionale Zirkulationsmuster eingestuft. Die hier vorgestellte Methode zur Beurteilung der Simulation von ENSO ist in guter Übereinstimmung mit anderen Ansätzen, ebenso die daraus folgende Bewertung der gesamten Performance der AOGCMs. Das Spektrum des Southern Oscillation-Index (SOI) stellt somit eine aussagekräftige Kenngröße der Modellqualität dar. Die Unterschiede in der Fähigkeit, das ENSO-System abzubilden, erweisen sich als signifikante Unsicherheitsquelle im Hinblick auf die zukünftige Entwicklung einiger fundamentaler und bedeutsamer Klimagrößen, konkret der globalen Mitteltemperatur, des SOIs selbst, sowie des indischen Monsuns. Ebenso zeigen sich signifikante Unterschiede für regionale Klimaänderungen zwischen zwei Teilensembles des CMIP3, die auf Grundlage der entwickelten Bewertungsfunktion eingeteilt werden. Jedoch sind diese Effekte im Allgemeinen nicht mit den Auswirkungen der anthropogenen Klimaänderungssignale im Multi-Modell Ensemble vergleichbar, die für die meisten Klimagrößen in einem robusten multivariaten Ansatz detektiert und quantifiziert werden können. Entsprechend sind die effektiven Klimaänderungen, die sich bei der Kombination aller Simulationen als grundlegende Aussage des CMIP3 unter den speziellen Randbedingungen ergeben nahezu unabhängig davon, ob alle Läufe mit dem gleichen Einfluss berücksichtigt werden, oder ob die erstellte nummerische Gewichtung verwendet wird. Als eine wesentliche Begründung hierfür kann die Spannbreite der Entwicklung des ENSO-Systems identifiziert werden. Dies bedeutet größere Schwankungen in den Ergebnissen der Modelle mit funktionierendem ENSO, was den Stellenwert der natürlichen Variabilität als Unsicherheitsquelle in Fragen des Klimawandels unterstreicht. Sowohl bei Betrachtung der Teilensembles als auch der Gewichtung wirken sich dadurch gegenläufige Trends im SOI ausgleichend auf die Entwicklung anderer Klimagrößen aus, was insbesondere bei letzterem Vorgehen signifikante mittlere Effekte des Ansatzes, verglichen mit der Verwendung des üblichen arithmetischen Multi-Modell Mittelwert, verhindert. N2 - The recent and future increase in atmospheric greenhouse gases will cause fundamental change in the terrestrial climate system, which will lead to enormous tasks and challenges for the global society. Effective and early adaptation to this climate change will benefit hugley from optimal possible estimates of future climate change. Coupled atmosphere-ocean models (AOGCMs) are the appropriate tool for this. However, to tackle these questions, it is necessary to make far reaching assumptions about the future climate-relevant boundary conditions. Furthermore there are individual errors in each climate model. These originate from flaws in reproducing the real climate system and result in a further increase of uncertainty with regards to long-range climate projections. Hence, concering future climate change, there are pronounced differences between the results of different AOGCMs, especially under a regional point of view. It is the usual approach to use a number of AOGCMs and combine their results as a safety measure against the influence of such model errors. In this thesis, an attempt is made to develop a valuation scheme and based on that a weighting scheme, for AOGCMs in order to narrow the range of climate change projections. The 24 models that were included in the third phase of the coupled model intercomparsion project (CMIP3) are used for this purpose. First some fundamental climatologies simulated by the AOGCMs are quantitatively compared to a number of observational data. An important methodological aspect of this approach is to explicitly address the uncertainty associated with the observational data. It is revealed that statements concerning the quality of climate models based on such hindcastig approaches might be flawed due to uncertainties about observational data. However, the application of the Köppen-Geiger classification reveales that all considered AOGCMs are capable of reproducing the fundamental distribution of observed types of climate. Thus, to evaluate the models, their ability to reproduce large-scale climate variability is chosen as the criterion. The focus is on one highly complex feature, the coupled El Niño-Southern Oscillation. Addressing several aspects of this climate mode, it is demonstrated that there are AOGCMs that are less successful in doing so than others. In contrast, all models reproduce the most dominant extratropical climate modes in a satisfying manner. The decision which modes are the most important is made using a distinct approach considering several global sets of observational data. This way, it is possible to add new definitions for the time series of some well-known climate patterns, which proof to be equivalent to the standard definitions. Along with this, other popular modes are identified as less important regional patterns. The presented approach to assess the simulation of ENSO is in good agreement with other approaches, as well as the resulting rating of the overall model performance. The spectrum of the timeseries of the Southern Oscillation Index (SOI) can thus be regarded as a sound parameter of the quality of AOGCMs. Differences in the ability to simulate a realistic ENSO-system prove to be a significant source of uncertainty with respect to the future development of some fundamental and important climate parameters, namely the global near-surface air mean temperature, the SOI itself and the Indian monsoon. In addition, there are significant differences in the patterns of regional climate change as simulated by two ensembles, which are constituted according to the evaluation function previously developed. However, these effects are overall not comparable to the multi-model ensembles’ anthropogenic induced climate change signals which can be detected and quantified using a robust multi-variate approach. If all individual simulations following a specific emission scenario are combined, the resulting climate change signals can be thought of as the fundamental message of CMIP3. It appears to be quite a stable one, more or less unaffected by the use of the derived weighting scheme instead of the common approach to use equal weights for all simulations. It is reasoned that this originates mainly from the range of trends in the SOI. Apparently, the group of models that seems to have a realistic ENSO-system also shows greater variations in terms of effective climate change. This underlines the importance of natural climate variability as a major source of uncertainty concerning climate change. For the SOI there are negative Trends in the multi-model ensemble as well as positive ones. Overall, these trends tend to stabilize the development of other climate parameters when various AOGCMs are combined, whether the two distinguished parts of CMIP3 are analyzed or the weighting scheme is applied. Especially in case of the latter method, this prevents significant effects on the mean change compared to the arithmetic multi-model mean. KW - Modell KW - Klima KW - Statistik KW - Anthropogene Klimaänderung KW - El-Niño-Phänomen KW - multi-model ensemble KW - großskalige Klimavariabilität KW - Gewichtung von Klimamodellen KW - large scale climate variability KW - weighting of climate models KW - Allgemeine atmosphärische Zirkulation KW - Klimatologie KW - Klimaänderung KW - Modellierung KW - Mathematisches Modell Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-97982 ER - TY - THES A1 - Backes, Rita T1 - Faktorenstruktur deutschsprachiger biographischer Fragebögen T1 - --- N2 - Wie die vorliegenden und auch früheren Untersuchungen zeigen, können psychometrisch nur wenige, aber für unterschiedliche Fragebögen und unterschiedliche Stichproben sehr stabile Grunddimensionen des Lebensgeschehens erfasst werden, die auch nur einen Teil der Varianz zu erklären vermögen. Das bedeutet, dass psychometrisch nur ein Teil des Le-bensgeschehens erfasst werden kann. Jedoch kann die Möglichkeit, das Lebensgeschehen psychometrisch zu erfassen, durch zwei weitere psychometrische Ansätze ergänzt werden: Erstens durch die psychometrische Erfassung der Persönlichkeit mittels Persönlichkeitsfragebögen. Zweitens wird der Erklä-rungshorizont noch erweitert, wenn außer den Grunddimensionen des Lebensgeschehens und der Persönlichkeit noch bedeutsame Lebensereignisse berücksichtigt werden. Dies geschieht mittels Listen von bedeutsamen Lebensereignissen wie etwa Geburt von Ge-schwistern und später von eigenen Kindern, Tod der Eltern oder einer nahe stehenden Be-zugsperson, Hochzeit, Umzug in eine andere Umgebung, Erwerb von schweren chroni-schen Krankheiten oder beruflicher Erfolg bzw. Misserfolg. Biographische Fragebögen, Persönlichkeitsfragebögen und Listen bedeutsamer Lebens-ereignisse sind gemeinsam in der Lage, psychometrisch eine differenziertere Erklärung dessen zu geben, was sich im Leben ereignet. KW - Faktorenanalyse KW - Biographie KW - Statistik KW - --- Y1 - 2007 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-27489 ER - TY - THES A1 - Schindelin, Johannes T1 - The standard brain of Drosophila melanogaster and its automatic segmentation T1 - Das Standardgehirn von Drosophila melanogaster und seine automatische Segmentierung N2 - In this thesis, I introduce the Virtual Brain Protocol, which facilitates applications of the Standard Brain of Drosophila melanogaster. By providing reliable and extensible tools for the handling of neuroanatomical data, this protocol simplifies and organizes the recurring tasks involved in these applications. It is demonstrated that this protocol can also be used to generate average brains, i.e. to combine recordings of several brains with the same features such that the common features are emphasized. One of the most important steps of the Virtual Insect Protocol is the aligning of newly recorded data sets with the Standard Brain. After presenting methods commonly applied in a biological or medical context to align two different recordings, it is evaluated to what extent this alignment can be automated. To that end, existing Image Processing techniques are assessed. I demonstrate that these techniques do not satisfy the requirements needed to guarantee sensible alignments between two brains. Then, I analyze what needs to be taken into account in order to formulate an algorithm which satisfies the needs of the protocol. In the last chapter, I derive such an algorithm using methods from Information Theory, which bases the technique on a solid mathematical foundation. I show how Bayesian Inference can be applied to enhance the results further. It is demonstrated that this approach yields good results on very noisy images, detecting apparent boundaries between structures. The same approach can be extended to take additional knowledge into account, e.g. the relative position of the anatomical structures and their shape. It is shown how this extension can be utilized to segment a newly recorded brain automatically. N2 - In dieser Arbeit wird das Virtual Brain Protocol vorgestellt, das die Anwendungen rund um das Standardgehirn von \dm\ erleichtert. Durch das Bereitstellen robuster und erweiterbarer Werkzeuge zum Verarbeiten neuroanatomischer Datensätze ermöglicht es ein strukturiertes Abarbeiten der häufig benötigten Vorgänge im Zusammenhang mit der Arbeit mit dem Standardgehirn. Neben der Einpassung neuer Daten in das Standardgehirn kann dieses Protokoll auch dazu verwendet werden, sogenannte Durchschnittshirne zu erstellen; Aufnahmen mehrerer Hirne mit der gleichen zu zeigenden Eigenschaft können zu einem neuen Datensatz kombiniert werden, der die gemeinsamen Charakteristika hervorhebt. Einer der wichtigsten Schritte im Virtual Insect Protocol ist die Alignierung neuer Datensätze auf das Standardgehirn. Nachdem Methoden vorgestellt werden, die üblicherweise im biologischen oder medizinischen Umfeld angewendet werden, um Hirne aufeinander zu alignieren, wird evaluiert, inwiefern dieser Prozess automatisierbar ist. In der Folge werden diverse bildverarbeitende Methoden in dieser Hinsicht beurteilt. Es wird demonstriert, dass diese Verfahren den Anforderungen sinnvoller Alignierungen von Hirnen nicht genügen. Infolgedessen wird genauer analysiert, welche Umstände berücksichtigt werden müssen, um einen Algorithmus zu entwerfen, der diesen Anforderungen genügt. Im letzten Kapitel wird ein solcher Algorithmus mithilfe von Methoden aus der Informationstheorie hergeleitet, deren Verwendung das Verfahren auf eine solide mathematische Basis stellt. Es wird weiterhin gezeigt, wie Bayesische Inferenz angewendet werden kann, um die Ergebnisse darüber hinaus zu verbessern. Sodann wird demonstriert, daß dieser Algorithmus in stark verrauschten Bilddaten ohne zusätzliche Informationen Grenzen zwischen Strukturen erkennen kann, die mit den sichtbaren Grenzen gut übereinstimmen. Das Verfahren kann erweitert werden, um zusätzliche Informationen zu berücksichtigen, wie etwa die relative Position anatomischer Strukturen sowie deren Form. Es wird gezeigt, wie diese Erweiterung zur automatischen Segmentierung eines Hirnes verwendet werden kann. KW - Taufliege KW - Gehirn KW - Segmentierung KW - Bildverarbeitung KW - Drosophila KW - Segmentierung KW - Kantenerkennung KW - Statistik KW - Bildverarbeitung KW - Drosophila KW - segmentation KW - EdgeDetection KW - statistics KW - ImageProcessing Y1 - 2005 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-15518 ER -