Bildgebende mikroskopische Verfahren ermöglichen Forschern, Einblicke in komplexe, bisher unverstandene Prozesse zu gewinnen. Um den Forschern den Weg zu neuen Erkenntnissen zu erleichtern, sind hoch-automatisierte, vielseitige, genaue, benutzerfreundliche und zuverlässige Methoden zur Partikeldetektion und Instanzsegmentierung erforderlich. Diese Methoden sollten insbesondere für unterschiedliche Bildgebungsbedingungen und Anwendungen geeignet sein, ohne dass Expertenwissen für Anpassungen erforderlich ist. Daher werden in dieser Arbeit eine neue auf Deep Learning basierende Methode zur Partikeldetektion und zwei auf Deep Learning basierende Methoden zur Instanzsegmentierung vorgestellt. Der Partikeldetektionsansatz verwendet einen von der Partikelgröße abhängigen Hochskalierungs-Schritt und ein U-Net Netzwerk für die semantische Segmentierung von Partikelmarkern. Nach der Validierung der Hochskalierung mit synthetisch erzeugten Daten wird die Partikeldetektionssoftware BeadNet vorgestellt. Die Ergebnisse auf einem Datensatz mit fluoreszierenden Latex-Kügelchen zeigen, dass BeadNet Partikel genauer als traditionelle Methoden detektieren kann. Die beiden neuen Instanzsegmentierungsmethoden verwenden ein U-Net Netzwerk mit zwei Decodern und werden für vier Objektarten und drei Mikroskopie-Bildgebungsverfahren evaluiert. Für die Evaluierung werden ein einzelner nicht balancierter Trainingsdatensatz und ein einzelner Satz von Postprocessing-Parametern verwendet. Danach wird die bessere Methode in der Cell Tracking Challenge weiter validiert, wobei mehrere Top-3-Platzierungen und für sechs Datensätze eine mit einem menschlichen Experten vergleichbare Leistung erreicht werden. Außerdem wird die neue Instanzsegmentierungssoftware microbeSEG vorgestellt. microbeSEG verwendet, analog zu BeadNet, OMERO für die Datenverwaltung und bietet Funktionen für die Erstellung von Trainingsdaten, das Trainieren von Modellen, die Modellevaluation und die Modellanwendung. Die qualitativen Anwendungen von BeadNet und microbeSEG zeigen, dass beide Tools eine genaue Auswertung vieler verschiedener Mikroskopie-Bilddaten ermöglichen. Abschließend gibt diese Dissertation einen Ausblick auf den Bedarf an weiteren Richtlinien für Bildanalyse-Wettbewerbe und Methodenvergleiche für eine zielgerichtete zukünftige Methodenentwicklung
