Multi-Objekt-Tracking (MOT) ist ein Problem der Bildanalyse, welches die Lokalisierung und Verknüpfung von Objekten in einer Bildsequenz über die Zeit umfasst, mit zahlreichen Anwendungen in Bereichen wie autonomes Fahren, Robotik oder Überwachung. Neben technischen Anwendungsgebieten besteht auch ein großer Bedarf an MOT in biomedizinischen Anwendungen. So können beispielsweise Experimente, die mittels Lichtmikroskopie über mehrere Stunden oder Tage hinweg erfasst wurden, Hunderte oder sogar Tausende von ähnlich aussehenden Objekten enthalten, was eine manuelle Analyse unmöglich macht. Um jedoch zuverlässige Schlussfolgerungen aus den verfolgten Objekten abzuleiten, ist eine hohe Qualität der prädizierten Trajektorien erforderlich. Daher werden domänenspezifische MOT-Ansätze benötigt, die in der Lage sind, die Besonderheiten von lichtmikroskopischen Daten zu berücksichtigen. In dieser Arbeit werden daher zwei neuartige Methoden für das MOT-Problem in Lichtmikroskopie-Bildern erarbeitet sowie Ansätze zum Vergleich der Tracking-Methoden vorgestellt.
Um die Performanz der Tracking-Methode von der Qualität der Segmentierung zu unterscheiden, wird ein Ansatz vorgeschlagen, der es ermöglicht die Tracking-Methode getrennt von der Segmentierung zu analysieren, was auch eine Untersuchung der Robustheit von Tracking-Methoden gegeben verschlechterter Segmentierungsdaten erlaubt. Des Weiteren wird eine graphbasierte Tracking-Methode vorgeschlagen, welche eine Brücke zwischen einfach anzuwendenden, aber weniger performanten Tracking-Methoden und performanten Tracking-Methoden mit vielen schwer einstellbaren Parametern schlägt. Die vorgeschlagene Tracking-Methode hat nur wenige manuell einstellbare Parameter und ist einfach auf 2D- und 3D-Datensätze anwendbar. Durch die Modellierung von Vorwissen über die Form des Tracking-Graphen ist die vorgeschlagene Tracking-Methode außerdem in der Lage, bestimmte Arten von Segmentierungsfehlern automatisch zu korrigieren. Darüber hinaus wird ein auf Deep Learning basierender Ansatz vorgeschlagen, der die Aufgabe der Instanzsegmentierung und Objektverfolgung gleichzeitig in einem einzigen neuronalen Netzwerk erlernt. Außerdem lernt der vorgeschlagene Ansatz Repräsentationen zu prädizieren, die für den Menschen verständlich sind. Um die Performanz der beiden vorgeschlagenen Tracking-Methoden im Vergleich zu anderen aktuellen, domänenspezifischen Tracking-Ansätzen zu zeigen, werden sie auf einen domänenspezifischen Benchmark angewendet. Darüber hinaus werden weitere Bewertungskriterien für Tracking-Methoden eingeführt, welche zum Vergleich der beiden vorgeschlagenen Tracking-Methoden herangezogen werden
