Image Analysis Training in Αθήνα

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου ερευνητές και επαγγελματίες εργαστηρίου που επιθυμούν να επεξεργαστούν και να αναλύσουν εικόνες που σχετίζονται με ιστολογικούς ιστούς, κύτταρα αίματος, φύκια και άλλα βιολογικά δείγματα. Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Περιηγηθείτε στη διεπαφή των Φίτζι και χρησιμοποιήστε τις βασικές λειτουργίες του ImageJ.
• Προεπεξεργασία και ενίσχυση επιστημονικών εικόνων για καλύτερη ανάλυση.
• Αναλύστε τις εικόνες ποσοτικά, συμπεριλαμβανομένης της μέτρησης κελιών και της μέτρησης της περιοχής.
• Αυτοματοποιήστε επαναλαμβανόμενες εργασίες χρησιμοποιώντας μακροεντολές και πρόσθετα.
• Προσαρμόστε τις ροές εργασίας για συγκεκριμένες ανάγκες ανάλυσης εικόνας στη βιολογική έρευνα.

Τα Fiji είναι ένα πακέτο επεξεργασίας εικόνας ανοιχτού κώδικα που συνδυάζει το ImageJ (πρόγραμμα επεξεργασίας εικόνας για επιστημονικές πολυδιάστατες εικόνες) και μια σειρά από πρόσθετα για επιστημονική ανάλυση εικόνας. Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν τη διανομή των Φίτζι και το υποκείμενο πρόγραμμα ImageJ για να δημιουργήσουν μια εφαρμογή ανάλυσης εικόνας. Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Χρησιμοποιήστε τις προηγμένες δυνατότητες προγραμματισμού και τα στοιχεία λογισμικού των Φίτζι για να επεκτείνετε το ImageJ
• Ράψτε μεγάλες τρισδιάστατες εικόνες από επικαλυπτόμενα πλακίδια
• Ενημερώστε αυτόματα μια εγκατάσταση των Φίτζι κατά την εκκίνηση χρησιμοποιώντας το ενσωματωμένο σύστημα ενημέρωσης
• Επιλέξτε από μια ευρεία επιλογή γλωσσών δέσμης ενεργειών για να δημιουργήσετε προσαρμοσμένες λύσεις ανάλυσης εικόνας
• Χρησιμοποιήστε τις ισχυρές βιβλιοθήκες των Φίτζι, όπως το ImgLib σε μεγάλα σύνολα δεδομένων βιοεικόνων
• Αναπτύξτε την εφαρμογή τους και συνεργαστείτε με άλλους επιστήμονες σε παρόμοια έργα

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και εξάσκηση.
• Πρακτική εφαρμογή σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές προσαρμογής μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια εξατομικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Pattern Matching είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό καθορισμένων μοτίβων μέσα σε μια εικόνα. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον προσδιορισμό της ύπαρξης καθορισμένων χαρακτηριστικών σε μια καταγεγραμμένη εικόνα, για παράδειγμα την αναμενόμενη ετικέτα σε ένα ελαττωματικό προϊόν σε μια εργοστασιακή γραμμή ή τις καθορισμένες διαστάσεις ενός εξαρτήματος. Διαφέρει από το "Pattern Recognition" (το οποίο αναγνωρίζει γενικά μοτίβα που βασίζονται σε μεγαλύτερες συλλογές σχετικών δειγμάτων) στο ότι υπαγορεύει συγκεκριμένα αυτό που ψάχνουμε και, στη συνέχεια, μας λέει εάν το αναμενόμενο μοτίβο υπάρχει ή όχι. Μορφή του μαθήματος

• Αυτό το μάθημα εισάγει τις προσεγγίσεις, τις τεχνολογίες και τους αλγόριθμους που χρησιμοποιούνται στον τομέα της αντιστοίχισης προτύπων όπως ισχύει για το Machine Vision.

Scilab είναι μια καλά ανεπτυγμένη, ελεύθερη και ανοιχτής πηγής γλώσσα υψηλού επιπέδου για χειρισμό επιστημονικών δεδομένων. Χρησιμοποιείται για στατιστικές, γραφικά και κινούμενα σχέδια, προσομοίωση, επεξεργασία σήματος, φυσική, βελτιστοποίηση και πολλά άλλα. Η κεντρική δομή δεδομένων της είναι η μήτρα, απλουστεύοντας πολλούς τύπους προβλημάτων σε σύγκριση με εναλλακτικές λύσεις όπως τα παράγωγα FORTRAN και C. Είναι συμβατό με γλώσσες όπως C, Java και Python , καθιστώντας το κατάλληλο για χρήση ως συμπλήρωμα στα υπάρχοντα συστήματα. Σε αυτή την εκπαιδευτική εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν τα πλεονεκτήματα του Scilab σε σύγκριση με εναλλακτικές λύσεις όπως το Matlab, τα βασικά της σύνταξης του Scilab καθώς και μερικές προηγμένες λειτουργίες και τη διασύνδεση με άλλες γλώσσες που χρησιμοποιούνται ευρέως ανάλογα με τη ζήτηση. Το μάθημα θα ολοκληρωθεί με ένα σύντομο έργο που εστιάζει στην επεξεργασία εικόνων. Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα έχουν μια κατανόηση των βασικών λειτουργιών και ορισμένων προηγμένων λειτουργιών της Scilab και θα έχουν τους πόρους για να συνεχίσουν να επεκτείνουν τις γνώσεις τους. Κοινό

• Επιστήμονες δεδομένων και μηχανικοί, ειδικά με ενδιαφέρον για την επεξεργασία εικόνας και την αναγνώριση προσώπου

Μορφή του μαθήματος

• Διάλεξη μέρους, μερική συζήτηση, ασκήσεις και εντατική πρακτική πρακτική, με τελικό σχέδιο