Lakunaritás elemző, asztigmiás 3Ds és többszínű képregisztrációs algoritmusok és eljárások fejlesztése lokalizációs mikroszkópiai mérések kvantitatív kiértékelésére

	PDF (disszertáció) Download (6MB)
	PDF (tézisfüzet) Download (236kB)
	PDF (tézisfüzet) Download (230kB)

Magyar nyelvű absztrakt

Disszertációmat az optikai szuperrezolúció, lokalizációs mikroszkópia területén végzett munkámról írtam. Kutatásom fő célkitűzése a lokalizációs mikroszkóp technika kiegészítése, illetve továbbfejlesztése volt olyan módszerekkel és kiértékelő algoritmusokkal, amelyek lehetővé teszik a vizsgált fluoreszkáló molekulák laterális helyzetén túlmutató információk kinyerését. További célom volt ezen új eljárások alkalmazása sejtbiológiai problémák feltárására. Munkám során megvalósítottam több mikroszkóp rendszerben az asztigmiás 3D lokalizációs technikát, amit RNC-k klaszteranalízisének pontosítására alkalmaztam. Többszínű dSTORM-konfokális képpárokat vettem fel humán idegsejtek ioncsatornáiról. A színcsatornák egyesítéséhez algoritmust fejlesztettem. Bevezettem a lokalizációs mikroszkópia területére a lakunaritást minták geometriai leírására. Gyorsabb és hatékonyabb lakunaritás számító algoritmusokat fejlesztettem.

Absztrakt (kivonat) idegen nyelven

I wrote my dissertation about my work in the field of optical superresolution, localization microscopy. The main objective of my research was to complement and further develop the localization microscope technique with methods and evaluation algorithms that allow the extraction of information beyond the lateral position of the fluorescent molecules under investigation. I also aimed to apply these new techniques to the investigation of cell biological systems. During my work I have implemented the astigmatic 3D localization technique in multiple microscope systems, which I used to increase the precision of RNC cluster analysis. I have taken multi-color dSTORM-confocal picture pairs of ion channels in human neurons. I developed an algorithm for the merging of the color channels. I introduced lacunarity in the field of localization microscopy as a descriptor of sample geometry. I have developed faster and more efficient lacunarity calculating algorithms.

Tétel nézet