Forschungsergebnisse über die räumliche Struktur des Bienengehirns auszuwerten, darzustellen und zueinander in Beziehung zu setzten erfordert eine aufwändige Analyse und Verarbeitung mikroskopischer Schnittserien.
Statistische Formmodelle haben sich als vielfältige und mächtige Werkzeuge zur Analyse von Bilddaten erwiesen. Die Modelle beinhalten a priori Wissen über die Form der modellierten Objekte, welches u.a. zur automatischen Segmentierung der Bilddaten genutzt werden kann.
Mit dieser Arbeit wurde ein statistisches Formmodell der zentralen Gehirnstrukturen des Bienengehirns aus 16 manuell segmentierten Exemplaren erstellt. Es umfasst die Pilzkörper, den Protocerebrallobus, das Unterschlundganglion, den Zentralkomplex sowie deren Subneuropile. Außerdem wurde im Rahmen dieser Arbeit eine Methode entwickelt, mittels derer beliebige Teile des Modells entnommen und als separate statistische Formmodelle genutzt werden können. Die Qualität des Modells wurde anhand von statistischer Analyseverfahren ausgewertet. Durch die Aufnahme von gespiegelten Gehirnen konnte die Qualität des Modells einerseits erhöht werden, andererseits wurde so ein symmetrisches Verhalten des Modells erreicht.