Cognition Network Technology (CNT), auch bekannt als Definiens Cognition Network Technology, ist eine objektbasierte Bildanalyse-Methode, die von dem Nobelpreisträger Gerd Binnig zusammen mit einem Team von Forschern bei Definiens AG in München, Deutschland, entwickelt wurde. Sie dient der Extraktion von Informationen aus Bildern mithilfe einer Hierarchie von Bildobjekten (Gruppen von Pixeln), im Gegensatz zu herkömmlichen Pixelverarbeitungsmethoden. Um die kognitiven Fähigkeiten des menschlichen Geistes nachzuahmen, verwendete Definiens patentierte Bildsegmentierungs- und Klassifizierungsprozesse und entwickelte eine Methode, um Wissen in einem semantischen Netzwerk darzustellen. CNT untersucht Pixel nicht isoliert, sondern im Kontext, baut ein Bild iterativ auf und erkennt Gruppen von Pixeln als Objekte. Es nutzt Farbe, Form, Textur und Größe von Objekten sowie deren Kontext und Beziehungen, um Schlussfolgerungen und Ableitungen zu ziehen, ähnlich der menschlichen Analyse.
Geschichte
Im Jahr 1994 gründete Professor Gerd Binnig, ein Nobelpreisträger für Physik, die Definiens AG in München. CNT war erstmals mit der Einführung der eCognition-Software im Mai 2000 verfügbar. Im Juni 2010 erwarb Trimble Navigation Ltd (NASDAQ: TRMB) die Geschäftsbereiche von Definiens in den Geowissenschaften, einschließlich der eCognition-Software, und lizenzierte auch das patentierte CNT von Definiens. Im Jahr 2014 wurde Definiens von MedImmune, dem globalen Forschungs- und Entwicklungsbereich für Biologika von AstraZeneca, für eine erste Gegenleistung von 150 Millionen US-Dollar übernommen. Diese Übernahme verlagerte den Fokus des Unternehmens auf biomedizinische Anwendungen, insbesondere die digitale Pathologie.
Kernprinzipien
CNT basiert auf dem Prinzip der objektbasierten Bildanalyse (OBIA), die sich von herkömmlichen pixelbasierten Methoden unterscheidet. Anstatt einzelne Pixel isoliert zu analysieren, gruppiert CNT Pixel basierend auf spektralen, räumlichen und kontextuellen Eigenschaften zu sinnvollen Objekten. Diese Objekte sind in einem hierarchischen Netzwerk organisiert, das es dem System ermöglicht, Bilder auf mehreren Maßstabsebenen zu analysieren. Die Methode nutzt ein semantisches Netzwerk, um Wissen über den Bildinhalt darzustellen, und ermöglicht es dem System, über Beziehungen zwischen Objekten zu schlussfolgern, ähnlich der menschlichen visuellen Kognition. Dieser Ansatz ist besonders effektiv für komplexe Bilder, bei denen Kontext und Objektbeziehungen entscheidend sind, wie in der Fernerkundung und der medizinischen Bildgebung.
Software-Implementierungen
eCognition
Die eCognition-Suite ist die primäre Software-Implementierung von CNT für Geowissenschaften und Fernerkundung. Sie bietet drei Komponenten: eCognition Developer, eine Entwicklungsumgebung zur Erstellung von Regelsätzen und Anwendungen; eCognition Architect, das es nicht-technischen Benutzern ermöglicht, Workflows zu konfigurieren und auszuführen; und eCognition Server, das Stapelverarbeitungsfunktionen bereitstellt. eCognition wird in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter schnelle Kartierung, Änderungserkennung, Landbedeckungskartierung, städtische Analyse (z. B. versiegelte Flächen für die Besteuerung), Forstwirtschaft (Biomasse-Messung, Artenidentifikation), Landwirtschaft (Präzisionslandwirtschaft, Krisenreaktion) sowie Meeres- und Uferumgebungen (Ökosystembewertung, Katastrophenmanagement). Die Online-eCognition-Community wurde im Juli 2009 gestartet und hatte am 9. Juli 2010 2.813 Mitglieder. Benutzerkonferenzen finden regelmäßig statt, und die zweijährliche GEOBIA-Konferenz (Geographic Object-Based Image Analysis) wird stark von eCognition-Benutzern besucht.
Definiens Tissue Studio
Definiens Tissue Studio ist eine Softwareanwendung zur Bildanalyse in der digitalen Pathologie, die auf CNT basiert und für die translationale Biomarker-Forschung entwickelt wurde. Sie ist für die Verwendung mit formalinfixierten, paraffineingebetteten Gewebeproben gedacht, die mit immunhistochemischer Färbung oder Hämatoxylin-Eosin (H&E) behandelt wurden. Die Software ermöglicht maschinelles Lernen aus Beispiel-Digital-Histopathologiebildern, um eine Bildanalyselösung zur Messung von Biomarkern und histologischen Merkmalen innerhalb definierter Regionen von Interesse auf Zell-für-Zell-Basis, einschließlich subzellulärer Kompartimente, abzuleiten. Die abgeleitete Lösung wird automatisch auf nachfolgende Bilder angewendet, um multiparametrische Merkmale objektiv zu messen und so zum Verständnis biologischer Prozesse beizutragen, die Krankheiten wie Krebs zugrunde liegen. Die Bildverarbeitung kann auf einer lokalen Workstation oder einem Server-Grid durchgeführt werden.
Anwendungen und Auswirkungen
CNT wurde in verschiedenen Bereichen angewendet, von der Geodatenanalyse bis zur biomedizinischen Forschung. In den Geowissenschaften ermöglicht es eine detaillierte und genaue Analyse von Satelliten- und Luftbildern und unterstützt Anwendungen in der Umweltüberwachung, Stadtplanung und Katastrophenhilfe. In der digitalen Pathologie helfen CNT-basierte Werkzeuge wie Definiens Tissue Studio Forschern bei der Quantifizierung von Biomarkern und histologischen Merkmalen und tragen so zu Fortschritten in der personalisierten Medizin bei. Die Fähigkeit der Methode, Kontext und Objektbeziehungen einzubeziehen, macht sie zu einer leistungsstarken Alternative zu herkömmlichen pixelbasierten Ansätzen, insbesondere in Szenarien, in denen hohe Genauigkeit und Interpretierbarkeit erforderlich sind. Bis in die frühen 2020er Jahre bleibt CNT eine grundlegende Technologie in der objektbasierten Bildanalyse, wobei laufende Entwicklungen im Bereich maschinelles Lernen und Deep Learning ihre Fähigkeiten erweitern.
Siehe auch
- Active Appearance Model
- Computer Vision
- Bildsegmentierung
- Semantisches Netzwerk