Alexander Broersen (CWI) promoveerde op 3 maart op biomedische beeldverwerking. Hoe vind je in enorme databestanden van miljoenen onderzoeksgegevens precies dat ene detail waarnaar je op zoek bent? Deze spreekwoordelijke speld in de hooiberg wordt zichtbaar gemaakt door de 'feature extraction'-visualisatietechniek die onderzoeker Alexander Broersen van het Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) in Amsterdam verder ontwikkelde. Hij promoveerde op dinsdag 3 maart 2009 aan de Technische Universiteit Eindhoven op zijn proefschrift: Feature Visualization in Large Scale Imaging Mass Spectrometry Data. Met de resultaten kunnen grote hoeveelheden biomedische beelden uit de massa spectrometrie beter en sneller geanalyseerd worden.
Kippenembryo
Broersen werkte in zijn onderzoek samen met onderzoekers van het FOM-Instituut voor Atoom- en Molecuulfysica, AMOLF. Daar wordt onderzoek gedaan naar de moleculaire samenstelling van weefsels met behulp van massaspectrometrie. Zo wil men kijken of zieke en gezonde cellen onderscheiden kunnen worden, bijvoorbeeld bij borstkanker of Alzheimer. Een paar minuten meettijd leveren echter al duizenden plaatjes (spectra) op en vele gigabytes aan informatie. Tot voor kort werden die gegevens handmatig geanalyseerd. Broersen ontwierp een techniek om in die gegevens automatisch bepaalde kenmerken te ontdekken en te visualiseren. Een voorbeeld is de visualisatie van een kippenembryo, waar niet alleen de longen, aorta en het beenmerg te zien zijn maar ook de cellen in het beenmerg. Op een 'gewone' röntgenfoto zie je alleen verschillen in de dichtheid van een weefsel, maar bij dit onderzoek zie je de verdeling van alle verschillende moleculen over de cellen.
Bijzonder aan deze methode is dat er niet specifiek naar één stof of kenmerk gezocht wordt (bijvoorbeeld cholesterol), maar dat alle afwijkende zaken opgemerkt worden. Zo kunnen onbekende correlaties tussen stoffen ontdekt worden. De promovendus verwerkt alle beelden tot een soort kubusjes van informatie, die daarna met 'principale componentenanalyse' verder verwerkt worden. Hier is veel rekenkracht en opslagruimte voor nodig. Op de lange termijn kan dit door computergrids geleverd worden. AMOLF heeft de resultaten inmiddels in gebruik genomen om reële data te analyseren
Het werk is uitgevoerd in het Virtual Laboratory for e-Science project (www.vl-e.nl). Het is gesubsidieerd door een BSIK subsidie van OC&W en is deel van het ICT innovatieprogramma van het Ministerie van Economische Zaken. Promotores: prof. dr. ir. R. van Liere (CWI en TU/e) en prof. dr. R.M.A. Heeren (AMOLF en UU).
Meer informatie:
Visualization and 3D Interfaces onderzoeksgroep
Afbeelding: visualisatie van kippenembryo.
