Image Analysis Kurs i Uppsala

Denna instruktörsledda, liveträning i Uppsala (online eller på plats) riktar sig till forskare och laboratoriepersonal på nybörjar- till avancerad nivå som önskar bearbeta och analysera bilder relaterade till histologiska vävnader, blodceller, alger och andra biologiska prover. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Navigera i Fiji-gränssnittet och använda ImageJs kärnfunktioner.
• Förbehandla och förbättra vetenskapliga bilder för bättre analys.
• Analysera bilder kvantitativt, inklusive cellräkning och areamätning.
• Automatisera repetitiva uppgifter med hjälp av makron och plugins.
• Anpassa arbetsflöden för specifika behov inom bildanalys i biologisk forskning.

Fiji är ett bildbehandlingspaket med öppen källkod som paketerar ImageJ (ett bildbehandlingsprogram för vetenskapliga flerdimensionella bilder) och ett antal plugins för vetenskaplig bildanalys. I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig hur man använder Fiji-distributionen och dess underliggande ImageJ-program för att skapa en bildanalysapplikation. I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Använd Fijis avancerade programmeringsfunktioner och programvarukomponenter för att utöka ImageJ
• Sy ihop stora 3d-bilder från överlappande brickor
• Uppdatera automatiskt en Fiji-installation vid start med hjälp av det integrerade uppdateringssystemet
• Välj från ett brett urval av skriptspråk för att skapa anpassade bildanalyslösningar
• Använd Fijis kraftfulla bibliotek, till exempel ImgLib, på stora biobildsdataset
• Distribuera deras applikation och samarbeta med andra forskare i liknande projekt

Kursens upplägg

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Massor av övningar och övning.
• Praktisk implementering i en live-lab-miljö.

Alternativ för kursanpassning

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

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.

Scilab är ett välutvecklat, fritt högnivåspråk med öppen källkod för manipulering av vetenskapliga data. Används för statistik, grafik och animering, simulering, signalbehandling, fysik, optimering och mer, dess centrala datastruktur är matrisen, vilket förenklar många typer av problem jämfört med alternativ som FORTRAN och C-derivat. Den är kompatibel med språk som C, Java och Python, vilket gör den lämplig för användning som ett komplement till befintliga system. I denna instruktörsledda utbildning kommer deltagarna att lära sig fördelarna med Scilab jämfört med alternativ som Matlab, grunderna i Scilab-syntaxen samt några avancerade funktioner och gränssnitt med andra allmänt använda språk, beroende på efterfrågan. Kursen avslutas med ett kort projekt med fokus på bildbehandling. I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att ha ett grepp om de grundläggande funktionerna och några avancerade funktioner i Scilab, och ha resurser att fortsätta utöka sina kunskaper. Publik

• Datavetare och ingenjörer, särskilt med intresse för bildbehandling och ansiktsigenkänning

Kursens upplägg

• En del föreläsning, en del diskussion, övningar och intensiv praktisk övning, med ett avslutande projekt