Analyse von Bildern in akademischen Veröffentlichungen...

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Analyse von Bildern in akademischen Veröffentlichungen...

von erik.tews » 5. Feb 2014 13:14

Analyse von Bildern in akademischen Veröffentlichungen auf Spuren von Bildbearbeitung oder anderen Manipulationen


In vielen biologischen wie auch medizinischen Publikationen sind Bilder enthalten, die Versuchsergebnisse zeigen. In der Vergangenheit wurden in verschiedenen dieser Bildern Spuren von Bildmanipulationen gefunden, die somit die Forschungsergebnisse der Veröffentlichung in Frage stellen. In einer Bachelorarbeit an der TU Darmstadt wurde eine Software entwickelt, die bei Westernblot-Tests (ein Verfahren mit dem man Proteine nachweisen kann) in Bildern Spuren von Manipulationen finden kann. Bei einem Test unter 250 zufällig ausgewählten Bildern solcher Tests hat sich gezeigt, dass ein signifikanter Anteil dieser Bilder Spuren von Manipulation zeigt, es sich also nicht nur um Einzelfälle handelt.

1. Ziel der Arbeit
Zielt der Arbeit soll es sein, für einen anderen Bildtyp bzw. für ein anderes Testverfahren ebenfalls eine Software zu entwickeln, die für diesen Bildtyp automatisiert Spuren von Manipulation finden kann.

2. Technische Umsetzung
Programmiersprache und andere Hilfswerkzeuge dürfen frei gewählt werden, wobei Open Source Lösungen besonders gerne gesehen werden. Sollten die gewählten Analyseschritte sehr Rechenintensiv sein, sollen geeignete Maßnahmen getroffen werden, um die Performance zu verbessern. Das kann z. B. das Auslagern von Berechnungen auf eine GPU sein, oder das verwenden von mehreren Threads oder optimierten Bibliotheken.

3. Evaluation der Ergebnisse
Um zu zeigen, dass die eigene Implementierung korrekt arbeitet und wirklich auch Manipulationen erkennt, soll die Implementierung gegen echte Bilder aus Publikationen getestet werden. Ein Crawler für Pubmed, eine große Datenbank für solche Veröffentlichungen, steht aus einer vorran gegangen Bachelorarbeit zur Verfügung und kann genutzt werden. Lediglich zum extrahieren von entsprechenden Bildtypen muß noch ein eigener Klassifizierer entwickelt werden.

Ebenfalls sollen auch in unverdächtige Bilder eigene Manipulationen eingebaut werden, die dann von der Implementierung gefunden werden sollten.

4. Kontakt
Bei Interesse melden sie sich bei Erik Tews e_tews@seceng.informatik.tu-darmstadt.de

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