Inhalt

Projekt C10 entwickelt innovative Deep-Learning-Methoden für die automatisierte Analyse hochauflösender synaptischer Bilddaten. Wir haben bereits SynapseNet entwickelt, ein robustes KI-Framework zur Segmentierung synaptischer Vesikel und weiterer Ultrastrukturen in verschiedenen Elektronenmikroskopie-Datentypen. Darüber hinaus haben wir zur 3D-Proteinrekonstruktion in der ONE-Mikroskopie beigetragen. Unsere aktuelle Forschung konzentriert sich auf neuartige Ansätze zur Identifizierung synaptischer Proteine in der Kryo-Elektronentomographie und in der ONE-Mikroskopie, sowie auf die KI-basierte Erweiterung von Synapsensimulationen. Wir kooperieren mit mehreren Gruppen innerhalb des CRC. Unsere Bildanalysemethoden bilden eine Brücke zwischen Bildgebungsdaten und computergestützten Simulationen synaptischer Komponenten und ganzer Synapsen und leisten damit einen wesentlichen Beitrag zur Vision des CRC eines einheitlichen Synapsenmodells.