Image Analysis Kurs i Oslo

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot forskere og laboratorieprofesjoneller på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å behandle og analysere bilder relatert til histologiske vev, blodceller, alger og andre biologiske prøver.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Navigere i Fiji-grensesnittet og bruke ImageJs kjernefunksjoner.
• Forhåndsbehandle og forbedre vitenskapelige bilder for bedre analyse.
• Kvantitativt analysere bilder, inkludert celletelling og arealmåling.
• Automatisere gjentatte oppgaver ved hjelp av makroer og plug-ins.
• Tilpasse arbeidsflyter for spesifikke behov for bildeanalyse i biologisk forskning.

Fiji er en åpen kildekode bildebehandlingspakke som pakker ImageJ (et bildebehandlingsprogram for vitenskapelige flerdimensjonale bilder) og en rekke plugins for vitenskapelig bildeanalyse.

I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære å bruke Fiji-distribusjonen og dets underliggende ImageJ-program for å lage en bildeanalyseapplikasjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruk Fijis avanserte programmeringsfunksjoner og programvarekomponenter for å utvide ImageJ
• Sy store 3D-bilder fra overlappende fliser
• Oppdater automatisk en Fiji-installasjon ved oppstart ved hjelp av det integrerte oppdateringssystemet
• Velg fra et bredt utvalg av skriptspråk for å bygge tilpassede bildeanalyseløsninger
• Bruk Fijis kraftige biblioteker, som ImgLib på store biobildedatasett
• Distribuer applikasjonen deres og samarbeid med andre forskere om lignende prosjekter

Kursets format

• Interaktivt foredrag og diskusjon.
• Mye øvelser og trening.
• Praktisk implementering i et live-lab-miljø.

Alternativer for kurstilpasning

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Pattern Matching er en teknikk som brukes til å lokalisere spesifiserte mønstre i et bilde. Den kan brukes til å bestemme eksistensen av spesifiserte egenskaper i et tatt bilde, for eksempel forventet etikett på et defekt produkt i en fabrikklinje eller de spesifiserte dimensjonene til en komponent. Det er forskjellig fra "Pattern Recognition" (som gjenkjenner generelle mønstre basert på større samlinger av relaterte prøver) ved at det spesifikt dikterer hva vi leter etter, og deretter forteller oss om det forventede mønsteret eksisterer eller ikke.

Kursets format

• Dette kurset introduserer tilnærmingene, teknologiene og algoritmene som brukes innen mønstertilpasning slik det gjelder Machine Vision.