AI-Powered Image Analysis for Plant Growth: Establishing Image Analysis for Growth Rate Using Machine Learning
- Beschreibung
Are you interested in combining plant biology, image processing, and machine learning? This hands-on project offers you the chance to dive into the world of AI-assisted plant growth analysis!
Project Overview:
Plant growth rate is a key trait in understanding plant fitness and development. In this project, we aim to develop an automated image analysis pipeline to evaluate the growth rate of plant shoots and roots over time. We've already collected time-lapse image data of Arabidopsis mutants. Now, we're ready to turn this dataset into insight—by applying machine learning algorithms to analyze, predict, and visualize growth trends across different genotypes.
What You’ll Do:
- Use ImageJ or other image segmentation tools to extract growth features from images
- Train machine learning models to quantify and predict shoot/root growth
- Explore genotype-based variations in growth patterns
- Build a growth rate evaluation model using real biological data
- Projektzeitraum
- Sommersemester 2025
- Bewerbungszeitraum
- 01. bis 13.04.2025
- Durchführung
- nach Absprache
- Details zu Projektzeitraum und Durchführung
wir sind sehr flexibel mit diesem Projekt und können uns gerne nach dem Stundenplan der Interessenten richten.
- Studienfach
- offen für alle Studienfächer
- Betreuende
- Dr. Lin Xi, Prof. Dr. Waltraud Schulze
- Institut
- Institut für Biologie (190) (Systembiologie der Pflanze)
- Sprache
- englisch
- Teilnehmendenanzahl
- min. 1, max. 2
- Arbeitsaufwand
-
ca. 120 Stunden pro Teilnehmende:r
| 4
ECTS-Punkte
Arbeitsaufwand (Stunden und ggf. ECTS) sind ungefähre Angaben. Die tatsächlich vergebenen ECTS-Punkte ergeben sich aus der tatsächlich geleisteten Arbeit.
- Für dieses Projekt ist ein Motivationsschreiben des Studierenden erforderlich
- Projektart
- theoretisch/nicht experimentell
- Lernziele
-
Die Teilnehmende lernen in diesem Projekt:
- Core skills in image processing and computer vision
- Applying ML techniques to time-series biological data
- Understanding plant development through quantitative analysis
- Cross-disciplinary problem-solving in biology and data science
- Anmerkungen für Studierende
- Dokument
- Schlagworte
- Pflanzen, Methoden, Datenanalyse (deskriptive Auswertung