NeuroDB: Implementierung eines Systems zur Verknüpfung von Bild- und Dokument-Daten

Für die Neurowissenschaften der Universität Freiburg soll ein Werkzeug entwickelt werden, das Bilder (u.a. Stacks) und Dokumente (z.B. Tabellen) automatisch in einer neuen einheitlichen Datenbank verknüpft.

• Tutors: Stephan Arlt
• Degree: bachelor | teamproject
• State: open

Das Zentrum für Neurowissenschaften der Universität Freiburg arbeitet mit einer großen Menge an Bildern unterschiedlichen Formats, beispielsweise Einzelaufnahmen und Stacks, die größtenteils von Zeiss-Mikroskopen oder anderen Quellen stammen. Bei Single Stacks bestehen alle Bild-Ebenen aus einem Element; bei Multiple Stacks werden die Bild-Ebenen aus mehreren Elementen mosaikartig zusammengesetzt. Die Größe der Bilder variiert hierbei von wenigen Megabytes bis hin zu 25 Gigabytes. Zu diesen Bildern gehören wiederum Dokumente unterschiedlichen Formats, beispielsweise Word, Excel und Access. Bisher enthalten die Dateinamen der Bilder alle wichtigen Informationen für die eindeutige Zuordnung der Dokumente. Des Weiteren sind alle Daten auf einem Server gespeichert.

Das Ziel dieser Qualifikationsarbeit ist, Bilder und Dokumente mit Hilfe eines Werkzeugs automatisch in einem neuen einheitlichen Datenbank-System zu verknüpfen. Die zusammengehörigen Informationen sollen mittels Thumbnails und Diashows sequentiell dargestellt werden - dies wäre gerade für Stacks sinnvoll. Des Weiteren soll es eine Möglichkeit geben, Daten vom alten System in das neue Datenbank-System zu migrieren. Für Analysezwecke sollen Abfragen definiert werden können, um Daten in unterschiedliche Formate zu exportieren, beispielsweise Excel. Abschließend soll das neue Datenmodell wichtige Eigenschaften eines zuverlässigen Datenbank-Systems unterstützten: Authentifizierung durch Rollen, Protokollierung etc.