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Die digitale Bildverarbeitung hat in den letzten Jahren einen erheblichen Entwicklungsprozess erlebt. Speicher- und CDU-Leistung der modernen Personalcomputer erlauben es, komplexe Verarbeitungsschritte sogar auf einem handelsüblichen Tischrechner durchzuführen. Die schnellsten Rechner sind aber ohne fundiertes theoretisches Gerüst und implementierbare Algorithmen für den wissenschaftlichen Einsatz wertlos. Erst durch die Entwicklung einer Theorie der Bildverarbeitung und der Implementierung der sich aus dieser Theorie ergebenden Algorithmen gelangt die Bildverarbeitung zu ihrem Nutzen in den naturforschenden Wissenschaften. In dieser Arbeit soll gezeigt werden, wie durch die konsequente Umsetzung der theoretischen Methoden der Bildverarbeitung naturwissenschaftliche Fragen angegangen und beantwortet werden können. Beispielhaft soll hier gezeigt werden, wie mit diesen Methoden ein bisher kaum zugängiges Feld der quantitativen Morphologie erschlossen werden kann. In der Hirnforschung gibt es noch immer viele Bereiche der mikroskopischen Anatomie, die aufgrund ihrer Komplexität schwer zu untersuchen sind. Die Untersuchung und Quantifizierung der Faserverläufe im Gehirn sind für ein grundlegendes Verständnis unabdingbare Voraussetzungen, bestimmt doch der Faserverlauf entscheidend die Eigenschaften des Netzwerkes. Bisher wurden solche Faserverläufe einzeln durch einen Experimentator ausgemessen. Dies ist ein sehr langsamer und zeitintensiver Prozess. Auf diesem Feld kann nun die Mathematik und die moderne Datenverarbeitung zeigen, wie elegant sich diese Fragen nun bearbeiten lassen. Die motivierende Fragestellung für diese Arbeit war, wie sich die axonale Konnektivität - die Netzwerktopologie - aufgrund von Deprivierungsexperimenten ändert. Dazu wurde vom Autor im Zuge dieser Arbeit eine Mikroskopie- und Aufnahmetechnik etabliert, welche die biologischen Präparate geeignet abbildet. Für die Auswertung der Daten wurde ein theoretisches Fundament gelegt. Dies führte zur Implementierung eines Softwarepaktes (\axoquant), das die entwickelten Konzepte in Algorithmen umsetzt. Schließlich wurde das Gesamtverfahren auf die biologische Fragestellung angewandt. Es konnte dabei gezeigt werden, wie sich die axonale Verschaltung - die Netzwerktopologie - durch Deprivierung ändert. Des Weiteren konnten der Ort und die Stärke der Änderung bestimmt werden. |
