Um Zellen in einem quasi nativen Zustand darzustellen und eine molekulare Auflosung zu erreichen, wird die Kryo-Elektronentomographie verwendet. Das Ziel ist, die Interaktionen zwischen Proteinen, DNA und RNA innerhalb des zellularen Kontextes zu verstehen. Durch die semiautomatische Erstellung der Tomogramme werden viele Daten generiert die rekonstruiert und prozessiert werden mussen. Die Rekonstruktion ist zeit- und rechenintensiv. Die Verwendung der Grafikkarte ermoglicht eine Parallelisierung. Die Daten mussen fur die Verwendung auf der GPU speziell aufbereitet werden um Berechnungen durchfuhren zu konnen. Das geringe Signal zu Rausch Verhaltnis kompliziert die Verarbeitung der Daten. Um diese zu erleichtern, werden Module implementiert, die das Bild filtern, segmentieren und Strukturen aus dem Bild extrahieren, bzw. Oberflachenstrukturen wieder im Bild visualisieren. Nach der Verarbeitung der Daten werden die verschiedenen Strukturen im Bild verifiziert. Die Strukturen haben gegenuber den Klassen fehlende Informationen. Es wird eine Klassifikation entwickelt die die fehlenden Informationen berucksichtigt und die Anzahl der daraus resultierenden Fehlklassifikationen verringert.

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