ASTOR - Arthropoden-Strukturaufklärung mittels ultra-schneller Tomographie und Online Rekonstruktion
- Ansprechperson:
- Förderung:
BMBF
- Projektbeteiligte:
KIT: SCC, IPE, ANKA
Universität Heidelberg
TU Darmstadt - Starttermin:
01.11.2013
- Endtermin:
30.06.2016
Im Rahmen des Projekts ASTOR entwickelt das SCC ein auf Cloud-Technologien basierendes Online-Portal. Über dieses Portal können Anwender für ihre Untersuchungen über Virtuelle Maschinen bereitgestellte Analyse-Applikationen auf OpenGL-Basis flexibel und standortunabhängig nutzen.
ASTOR - Arthropoden-Strukturaufklärung mittels ultra-schneller Tomographie und Online Rekonstruktion.
Aufbau eines Online-Portals für morphologische Untersuchungen
Im Rahmen des Projekts ASTOR entwickelt das SCC ein auf Cloud-Technologien basierendes Online-Portal. Über dieses Portal können Anwender für ihre Untersuchungen über Virtuelle Maschinen bereitgestellte Analyse-Applikationen auf OpenGL-Basis flexibel und standortunabhängig nutzen.
Die gegenwärtige Situation ist gekennzeichnet durch eine beschränkte Anzahl von Analyse-Workstations, die die Nutzer aufsuchen und gegebenenfalls die entsprechende Zeit mieten müssen. Die Bereitstellung von virtueller Infrastruktur soll diesen Zustand entscheidend verbessern. Typische Nutzer sind hierbei Wissenschaftler und Studenten aus diversen Instituten und Fachrichtung im Bereich der Synchrotron-Community.
Der wissenschaftliche Projektanteil umfasst die Einbindung von schnellen Netzwerk-Technologien wie InfiniBand innerhalb der Virtuellen Maschinen sowie die Evaluierung von alternativen Speichermöglichkeiten wie beispielsweise noSQL-Datenbanken. Die Evaluierung und der Einsatz dieser Technologien haben zum Ziel, die Verwaltung der Metadaten und die Systemleistung und –stabilität zu verbessern sowie Beschaffungs- und Betriebskosten zu verringern.
Zusammenfassung
Die Synchrotron-Röntgen-Mikrotomographie eröffnet der Untersuchung von morphologischen Fragestellungen bei Kleinstlebewesen wie z.B. Arthropoden völlig neue Möglichkeiten. Nur mit Röntgenstrahlung lassen sich interne Strukturen bei lichtoptisch dichten Organismen nicht-invasiv und in 3D beobachten. Die Auswertung der Daten ist jedoch sehr aufwändig. Insbesondere die automatisierte Klassifikation der internen Strukturen ist nur in enger Zusammenarbeit von Biologen und Bildverarbeitungsexperten möglich. An der Synchrotronstrahlungsquelle ANKA am KIT entsteht zurzeit die neue Hochgeschwindigkeits-Tomographie-Station UFO, die neben einem hohen Probendurchsatz auch die Aufnahme von Sequenzen an lebenden Organismen erlauben wird. Die hierdurch enorm angestiegene Datenmenge führt allerdings an aktuelle technische Grenzen: sowohl die Datenaufnahme, -archivierung und -verwaltung als auch die Datenverarbeitung sind von den Nutzern alleine, selbst an hoch ausgestatteten Einzelplatzrechnern, nicht mehr zu bewerkstelligen. Um diese zukunftsträchtige Methode für den regulären Nutzer-Betrieb zu etablieren, ist eine enge Zusammenarbeit der Bereiche Biologie, Bildverarbeitung, Datenmanagement und Computing notwendig. Der Verbund Funktionsmorphologie und Systematik hat sich folgende Ziele gesetzt:
Die Messparameter an UFO für ein breites Spektrum von biologischen Fragestellungen anhand der Modellgruppe der Arthropoden zu standardisieren. Die Datenauswertung (Rekonstruktion und Segmentierung) zu vereinfachen und teilweise zu automatisieren. Und ein auf Cloud-Technologien basierendes Online-Portal bereitzustellen, das den einfachen Zugang zu den 3D-Daten und deren stereoskopische Visualisierung bietet.
Gesamtziel des Vorhabens
Der Verbund Funktionsmorphologie und Systematik hat sich gebildet, um die Synchrotron-Röntgen-Mikrotomographie (SRµCT) als eine Standarduntersuchungsmethode zu etablieren. Mit dem Projekt ASTOR werden im Wesentlichen drei Teilziele verfolgt:
- Hochauflösende Hochgeschwindigkeitstomographie an lebenden und dynamischen Systemen sowie an Fossilien aus der Gruppe der Arthropoden.
- Vereinfachung der Segmentierung tomographischer Daten in 3D und 4D.
- Aufbau eines Online-Portals für morphologische Untersuchungen basierend auf Cloud-Technologien.