Fiji: Introduksjon til vitenskapelig bildeprosessering Treningskurs

Kom i gang med Fiji & ImageJ-økosystemet

• Forstå Fiji's arkitektur: ImageJ-kjerne, tilleggsmoduler og oppdateringsbehandler
• Installasjon, miljøoppsett og konfigurering av automatiske oppdateringer ved oppstart
• Navigasjon i GUI: vinduer, verktøylinjer, håndtering av stakker/serier og tastatursnarveier
• Støttede vitenskapelige formater: TIFF, OME-TIFF, ND2, LIF, HDF5 og metadata-standarder
• Lab 1: Installasjon av Fiji, konfigurering av oppdateringsbehandler for auto-oppdateringer, og navigasjon i et datasett med fluorescensmikroskopi med flere kanaler

Kjerne bildeprosessering & kvantitativ analyse

• Grunnleggende transformasjoner: beskjæring, rotasjon, skalering og kanaloppsplitting
• Filtrering & forbedring: Gaussisk, median, CLAHE og støyreduserende teknikker
• Segmentering & funksjonsekstrahering: terskling, avløp, ROI-manager og partikkelanalyse
• Kvantifisering: histogramanalyse, fargeavkobling, lokaliseringsmetrikker og statistisk eksport
• Lab 2: Bygging av en reproducerbar 2D/3D-analysepipeline på et prøvecelleavbildningsdatasett og eksport av strukturerte målebord

Skripting, automatisering & flerspråklige arbeidsflyter

• Fiji Script Editor: skrive, kjøre, feilsøke og parametrisere skript
• Velge riktig språk: Python (PyImageJ/ImgLib2), JavaScript (Nashorn), Groovy og Beanshell
• Bridge Fiji med vitenskapelige beregningsøkosystemer (NumPy, SciPy, pandas, scikit-image)
• makroopptak vs. skripting: når man skal bruke hver og hvordan man opprettholder ren, gjenbrukbar kode
• Lab 3: Skrive et Python-skript for batch-prosessering av en z-stakk, ekstrahere celledata og automatisk generere oppsummeringsplott og CSV-rapporter

Avanserte arbeidsflyter: 3D-avbildning, montering & store datasett

• Arbeide med multidimensjonale bioavbildningsdata: virtuelle stakker, latent lasting og minnehåndtering
• Grunnleggende om mosaikk-mikroskopi: akkvisjonmønstre, flisetallering og håndtering av overlapp
• Montering av store 3D-datasett: bruk av BigStitcher & TrakEM2 for registrering og merging
• Ytelsesoptimalisering for maskinvarebegrensede miljøer (RAM, GPU-hint, cloud-klarhet)
• Lab 4: Registrering og montering av et simulert mosaikk 3D-mikroskopidatasett og optimalisering av minnebruk for en >10GB z-stakk

Utvikling av Fiji: ImgLib2, plugin-utvikling & distribusjon

• ImgLib2-data-modellen: N-dimensjonale arrayer, visninger og minneeffektive operasjoner
• Bygge tilpassede bildebehandlingsalgoritmer ved hjelp av ImgLib2 & ImageJ2-API
• Plugin-pakking: Maven-struktur, UI-integrasjon og avhengighetshåndtering
• Distribusjon og publisering: oppretting av lokale/globale oppdateringssteder, Docker-containere og reproducerbare forskningspakker
• Samarbeid på tvers av lag: standardisering av parametere, versjonskontroll for pipelines og tvers-lab-deling
• Lab 5: Utvikle en tilpasset ImgLib2-basert plugin, teste den lokalt og publisere den til et delt oppdateringssted

Reproduserbarhet, beste praksis & forskningsintegrering

• Fange opprinnelse: innbygging av skript, parametere og Fiji-versjonsinformasjon i resultater
• Metadata-standarder & FAIR-prinsipper for vitenskapelig bilde
• Profiling, feilsøking og troubleshooting av vanlige bioavbildningsbottleneck
• Fellesskapsressurser: ImageJ/Fiji-dokumentasjon, forum, GitHub-repoer og plugin-økosystem
• Sluttoppgave: Design, skript og dokumenter en komplett bildeanalysepipeline tilpasset ditt forskningsområde
• Tilpassingsmuligheter: Vi tilbyr tilpassede versjoner fokusert på:
  • Spesifikke avbildningsmoduler (konfokal, super-oppløsning, elektronmikroskopi, etc.)
  • Domene-spesifikke pipelines (celletelling, kolokalisering, morfometri, etc.)
  • Integrasjon med eksisterende laboratorieinfrastruktur (Slurm, AWS, lokal HPC eller OME-TIFF-arkiver)