Mammobee

Die Idee

Manfred Hartbauer von der Universität Graz erforscht seit Jahren die sensorische Verarbeitung von Umweltreizen bei Insekten und dabei auch die visuelle Informationsverarbeitung. Nachtaktive Insekten wie etwa die Biene Megalopata genalis sind gerade für bionische Weiterentwicklungen besonders interessant, da ihre extrem lichtempfindlichen Augen das Vorbild für spezielle in der Bildverarbeitung anzuwendende Algorithmen ist. Für dieses Projekt bedeutet das, dass die Bildgebung eines schwach beleuchteten Röntgenbilds so weit verbessert werden kann, dass ein normal kontrastiertes Bild daraus entsteht. Eingesetzt werden soll dieser Algorithmus vor allem bei der Brustkrebsvorsorge, um die Strahlenbelastung für die Patientinnen deutlich reduzieren zu können.

Methode des Algorithmus

Der zum Patent angemeldete Bildverarbeitungsalgorithmus (METHOD AND DEVICE FOR IMAGE PROCESSING, Hartbauer 2016) imitiert die räumliche Summation von Photonen, die im Auge und Gehirn von nachtaktiven Bienen gefunden wurde. Dieser Bienenalgorithmus ist in der Lage, stark unterbelichtete Bilder so zu verbessern, dass der Kontrast verstärkt wird, ohne gleichzeitig das Sensorrauschen zu erhöhen. Denn bei jedem Sensor wird mit Abnahme der Belichtung das Rauschen stärker, was dazu führen kann, dass wichtige Bilddetails unsichtbar bleiben.

Die Röntgenaufnahme einer Brust wurde durch Gauss‘sches Rauschen mit einer Standardabweichung von 30 Prozent des Mittelwertes verrauscht (A). Der Bienenalgorithmus ist in der Lage, dieses stark verrauschte Bild zu entrauschen (B). Die logarithmische Transformation der Grauwerte wurde hier ausgeschalten. PSNR = 47 dB

Anteil der FH JOANNEUM

Das Forschunsgteam der FH JOANNEUM unter der Leitung von Christian Netzberger arbeitet erfolgreich an der Performancesteigerung des Algorithmus durch Parallelisierung. So wird im Zuge des Projekts der Bienenalgorithmus in einen FPGA-Chip in Form von elektronischen Schaltungen implementiert. Kern des Algorithmus ist ein adaptives Wiener-Filter, das die Varianz der Pixel-Umgebung analysiert und entsprechend den Radius für spatiale Mittelung wählt, um Details im Bild zu erhalten sowie in Zonen gleichmäßiger Helligkeit das Rauschen optimal zu unterdrücken.

Die Umsetzung von bionischen Themen mittels FPGA-Chips stellt eine vielversprechende Möglichkeit dar, die Forschung in diesem Bereich weiter voranzutreiben.