Wenn wir auf ein Bild sehen, nehmen wir Farben, Formen, Kontraste und Bewegungen wahr. Dabei werden uns die kleinen Einzelteile, aus denen sich ein Bild zusammensetzt, gar nicht bewusst. Wir erfassen einfach sofort den Inhalt des Bildes.

Wie aber sehen Computer Bilder? Ganz einfach: als Zahlen. Für den Computer ist ein Bild ein riesiges, in Zellen unterteiltes Gitter. Die Zellen der Bildgitter sind uns aus der Computersprache als Pixel (von engl. PICture ELements) bekannt. In jeder Zelle steht eine Zahl, die wiederum stellvertretend für eine Farbe steht. Betrachten wir ein schwarzweiß Bild, beschreibt die Größe der Zahl einfach die Helligkeit des Bildes. Je größer die Zahl ist, desto heller der Pixel.

Bei Farbbildern ist das Ganze ein wenig komplexer. In der Regel besteht ein Farbbild wie wir es von unseren Fotohandys oder Digitalkameras kennen, aus drei übereinander liegenden Gittern. Jedes der Gitter hat wiederum Zellen bzw. Pixel. Die Pixel, die in allen drei Gittern an der gleichen Stelle liegen, gehören zusammen. Im ersten Gitter liegen die Zahlen für Rottöne, im zweiten liegen die Grün- und im dritten die Blautöne. Erst zusammen ergeben die drei Gitter das Farbbild auf dem Monitor.

In der Wissenschaft und in der medizinischen Praxis kommen Bildaufnahmen zum Einsatz, die weitaus komplexer sind als die der Digitalkameras. Diese komplexen Bilder werden auch multivariante Bilder genannt. Sie nehmen viel mehr Gitter auf, als herkömmliche Digitalbilder, und auch die Zellen innerhalb der Gitter enthalten weitaus mehr Zahlen. Verdeutlichen wir das an einem Beispiel: Eine Zelle bzw. ein Pixel enthält sieben Zahlen (es könnten auch mehr sein, wir bleiben aber erst einmal bei sieben, um es besser nachvollziehbar zu machen.) Diese sieben Zahlen können zum Beispiel der sich verändernden Helligkeit des Pixels zu sieben verschiedenen Zeitpunkten entsprechen, so wie es in der dynamischen Magnetresonanztomographie der Fall ist.

Wie soll nun ein multivariantes Bild aus sieben Gittern interpretiert werden? Selbst wenn wir die Zahlen in den ersten drei Gittern als rot, grün und blau verstehen und sie uns dementsprechend vom Computer anzeigen lassen, fehlen uns noch weitere vier Zahlen, die wir noch nicht interpretiert, also mit Farben in Verbindung gebracht haben. Wenn dies nicht geschieht, können wir nur einen ganz kleinen Teil der Information wahrnehmen, die im Bild steckt. Gerade in der Medizin könnte dieses Übersehen von Informationen zu Fehldiagnosen führen. Es ist also sehr wichtig, den Informationsverlust so gering wie möglich zu halten, um Fehldiagnosen zu vermeiden.

Diese Aufgabe hat sich die Arbeitsgruppe Angewandte Neuroinformatik von Tim W. Nattkemper gestellt. Sie erforscht Methoden, die es ermöglichen, multivariante Bilder mit minimalem Informationsverlust als Farbbilder darzustellen.

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