Image Analysis Kurs i Östergötland

Detta instruktörsledda, live-träning i Östergötland (online eller på plats) riktas till nybörjare och mellannivåforskare samt laboratorieprofessionals som vill bearbeta och analysera bilder relaterade till histologiska vävnader, blodceller, alger och andra biologiska prover.

Vid slutet av denna träningskurs kommer deltagarna att kunna:

• Navigera Fijs gränssnitt och använda ImageJs kärnfunktioner.
• Förbearbeta och förbättra vetenskapliga bilder för bättre analys.
• Analysera bilder kvantitativt, inklusive cellräkning och areamätning.
• Automatisera upprepade uppgifter med hjälp av makron och plugins.
• Anpassa arbetsflöden för specifika bildanalyser inom biologisk forskning.

Fiji är ett öppen källkodsbaserat bildbehandlingsprogram som kombinerar ImageJ (ett bildbehandlingsprogram för vetenskapliga flerdimensionella bilder) med en mängd plugins för vetenskaplig bildanalys.

I denna ledareledd, liveutbildning kommer deltagarna att lära sig hur man använder Fiji-distributionen och dess underliggande ImageJ-program för att skapa ett bildanalyseprogram.

När utbildningen är avslutad kommer deltagarna att kunna:

• Använda Fijis avancerade programmeringsfunktioner och programkomponenter för att utöka ImageJ
• Sammansätta stora 3D-bilder från överlappande delar
• Uppdatera en Fiji-installation automatiskt vid uppstart med det integrerade uppdateringssystemet
• Välja bland ett brett utbud av skriptspråk för att bygga anpassade bildanalyoslösningar
• Använda Fijis kraftfulla bibliotek, som ImgLib, på stora bioimagedatauppsättningar
• Distribuera sitt program och samarbeta med andra forskare på liknande projekt

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Hands-on implementering i en live-lab-miljö.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

Pattern Matching är en teknik som används för att lokalisera angivna mönster i en bild. Den kan användas för att fastställa förekomsten av angivna egenskaper i en tagen bild, till exempel den förväntade etiketten på en defekt produkt i en fabrikslinje eller de angivna måtten på en komponent. Det skiljer sig från "Pattern Recognition" (som känner igen allmänna mönster baserat på större samlingar av relaterade prover) genom att det specifikt dikterar vad vi letar efter och sedan berättar för oss om det förväntade mönstret finns eller inte.

Kursens upplägg

• Kursen introducerar de tillvägagångssätt, tekniker och algoritmer som används inom området mönstermatchning när det gäller Machine Vision.