Die virtuelle Segmentierung antiker Mumien

Ägyptische mumifizierte Tiere können mit der automatisierten Methode der „virtuellen Segmentierung“ genau visualisiert werden. Mit dieser Methode beschäftigt sich der kürzlich erschienen Artikel Automated segmentation of microtomography imaging of Egyptian mummies in PLOS ONE.

Aus dem Artikel:

Die Propagations-Phasenkontrast-Synchrotron-Mikrotomografie (PPC-SRμCT) ist der Goldstandard für den nicht-invasiven und zerstörungsfreien Zugang zu den inneren Strukturen archäologischer Überreste. Bei dieser Analyse muss die virtuelle Probe segmentiert werden, um verschiedene Teile oder Materialien zu trennen, ein Prozess, der normalerweise erheblichen menschlichen Aufwand erfordert. Im Rahmen des Projekts Automated SEgmentation of Microtomography Imaging (ASEMI) wurde ein Tool zur automatischen Segmentierung dieser volumetrischen Bilder entwickelt, das manuell segmentierte Proben zur Abstimmung und zum Training eines maschinellen Lernmodells verwendet. Für einen Satz von vier Proben altägyptischer Tiermumien wird eine Gesamtgenauigkeit von 94-98 % im Vergleich zu manuell segmentierten Schnitten erreicht, wodurch sich den Ergebnissen kommerzieller Standardsoftware mit Deep Learning (97-99 %) bei wesentlich geringerer Komplexität genährt wird. Eine qualitative Analyse der segmentierten Ausgabe zeigt, dass die Ergebnisse in Bezug auf die Benutzerfreundlichkeit denen von Deep Learning nahe kommen, was den Einsatz dieser Techniken rechtfertigt.

Beispiel einer Segmentierung einer Hundewelpen-Mumie.
A: Äußerer Aspekt der verbliebenen Bandagen (Segmentierung ASEMI NN), B: Rendering der erhaltenen Weichteile des Welpen (Segmentierung ASEMI NN), C: Rendering der Knochen (Segmentierung U-Net), D: Detail der Weichteile, das den schwachen Erhaltungszustand durch Löcher zeigt, die sicherlich durch Schädlinge oder Fäulnis verursacht wurden (Segmentierung U-Net), E: Rendering des Milchzahns und des bleibenden Gebisses des Welpen, das sein junges Alter zeigt (Segmentierung U-Net). Credits: Tanti et al., 2021, PLOS ONE, CC-BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

Publikation
Tanti M, Berruyer C, Tafforeau P, Muscat A, Farrugia R, Scerri K, et al. (2021) Automated segmentation of microtomography imaging of Egyptian mummies. PLoS ONE 16(12): e0260707. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0260707

Finanzierung
Das Projekt Automated SEgmentation of Microtomography Imaging (ASEMI) wurde aus dem ATTRACT-Projekt finanziert, das von der Europäischen Kommission im Rahmen der Finanzhilfevereinbarung 777222 gefördert wird. Die Geldgeber hatten keinen Einfluss auf das Studiendesign, die Datenerfassung und -analyse, die Entscheidung zur Veröffentlichung oder die Erstellung des Manuskripts.

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