haku: @instructor Kokkola, Matti / yhteensä: 7
viite: 5 / 7
Tekijä: | Loukkaanhuhta, Jukka |
Työn nimi: | Extensible three-dimensional viewer for biological cell |
Biologisen solun kolmiulotteinen mallinnus | |
Julkaisutyyppi: | Diplomityö |
Julkaisuvuosi: | 2005 |
Sivut: | (11) + 69 Kieli: eng |
Koulu/Laitos/Osasto: | Tietotekniikan osasto |
Oppiaine: | Vuorovaikutteinen digitaalinen media (Tik-111) |
Valvoja: | Savioja, Lauri |
Ohjaaja: | Kokkola, Matti |
OEVS: | Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossaOppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa. Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/ Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.
Kirjautuminen asiakaskoneille
Opinnäytteen avaaminen
Opinnäytteen lukeminen
Opinnäytteen tulostus
|
Sijainti: | P1 Ark Aalto | Arkisto |
Avainsanat: | bioinformatics systems biology surface reconstruction geometry optimisation Java 3D visualisation bioinformatiikka systeemibiologia pintarekonstructio mallin optimointi Java 3D visualisointi |
Tiivistelmä (fin): | Viimeisten muutaman vuoden aikana biologisen informaation määrä on suuresti kasvanut, pääasiassa genomi- ja proteiinitutkimuksen kautta. Osa informaatiosta on saatavilla tieteellisten julkaisujen muodossa, mutta osa myös erityisesti tiedon esittämiseen suunnitellussa muodossa. Bioinformaatiotietokannat ovat täynnä tekstuaalista tietoa aminohapposekvensseistä ja geenien ominaisuuksista. Tässä diplomityössä tutkitaan kolmiulotteisen biologisen informaation rakennusta ja visualisointia. Lähteenä on käytetty kolmiulotteiseen kuvaukseen kykenevää mikroskooppia. Kuvauksen kohteeksi on valittu biologinen solu. Mallinnusprosessi on jaettu neljään vaiheeseen; datan hankinta, kuvankäsittely, mallinrakennus ja tarkasteluoperaatiot. Tässä diplomityössä yhdisteltiin olemassa olevia algoritmeja mallinrakennukseen ja käytettiin Java 3D API:a tarkasteluoperaatioiden toteuttamiseen. Luotu ratkaisu pyrki nostamaan mallinrakennuksen automaatiotasoa ja painotti tarkasteluoperaatioiden uudelleenkäytettävyyttä. Datan hankintaa tai kuvankäsittelyä ei diplomityössä käsitellä. Tulokset mallinnusprosessista olivat pääasiassa positiivisia. Käyttämällä hankittua esimerkkidataa pystyttiin rakentamaan solusta visualisoitu malli, joka sisälsi useita solun osia. Myöhemmin samaa prosessia ja toteutettuja työkaluja sovellettiin onnistuneesti myös läpileikkauskuviin ihmisen päästä. Tämä kokeilu todisti prosessin soveltuvuuden myös laajemmin biologisten kokonaisuuksien mallinnukseen. Pahimmat vaikeudet johtuivat lähinnä resurssien kulutuksesta. Visualisoitaessa hyvin suuria malleja muistirajoitukset aiheuttivat joissain tapauksissa ongelmia. |
Tiivistelmä (eng): | In the past few years the amount of biological informations has enormously expanded, mainly through genome and protein research. Some of the information is available through scientific articles, but some also through data formats specially designed for that particular use. Bioinformatic databases are filled with this textual information about amino acid sequences and properties of genes. In this thesis we study construction and rendering of spatial biological information. Our input data is images from a microscope capable of three-dimensional imaging. The selected biological entity for imaging is a cell. The modelling process can be divided in four steps; data acquisition, image processing, model creation and viewing operations. In this thesis we combined existing surface reconstruction algorithms for the model creation, and used Java 3D API for the viewing operations. Our solution aimed for a higher automation level in the model creation and reusability of the viewing operations. The data acquisition or the image processing is not discussed in this thesis. The results of the modelling process were mainly positive. We managed to create and visualise a surface model containing multiple cellular compartments from the acquired sample data. Later we also managed to apply the same process and implemented tools for a set of cross-section images of a human head. This experiment proved us that the solution may be extended to support visualisation of other biological entities as well. Negative experiences were mainly resource consumption related. In visualisation of large models some problems were confronted because of the memory limitations. |
ED: | 2005-02-24 |
INSSI tietueen numero: 28103
+ lisää koriin
INSSI