Cours

BIO-695: Image Processing for Life Science

Résumé

Registration details will be announced via email. It takes place yearly from Sept./October to December & intends to teach image processing with a strong emphasis of applications in life sciences. The idea is to enable the participants to solve image-processing questions via workflows independently.

Séances de cours

Enseignant·e·s (3)

Arne Seitz

Enseignement et PhD Cours Advanced Microscopy for Life Science BIO-659 For further information, please get in contact with the instructor or have a look on the following web-site: http://biop.epfl.ch/ Bioimage informatics BIO-410 Le cours fournit une complète revue des méthodes, algorithmes et des outils logiciels utilisés en analyse d'images biologiques. Il expose les concepts fondamentaux et les solutions informatiques permettant d'extraire des informations quantitatives à

Romain Guiet

Expertise Development of BioImage Analysis workflows and algorithms to extract quantitative data from microscopy images.BioSample Preparation : in vitro cell, organoid, time-lapse, fixation, staining strategies, actin, mitochondria, fluorescent protein expressionBioImage Acquisition : Widefield, Confocal, Whole Slide Imaging, Super-resolution (SIM, STORM, STED), FRET, FRAP, FLIMBioImage Analysis: Colocalisation analysis, Deconvolution, Time-lapse , Whole Slide ImagingTools & Software: ImageJ/Fiji, QuPath, i

Nicolas René Chiaruttini

Source officielle

https://edu.epfl.ch/coursebook/fr/image-processing-for-life-science-BIO-695

Page Moodle

http://go.epfl.ch/BIO-695

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Enseignant·e·s (3)

Arne Seitz

Romain Guiet

Nicolas René Chiaruttini

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Séances de ce cours (51)

Tous les projets : vue d'ensemble

Couvre divers projets liés à la mesure, à l'analyse et à la quantification de différents processus biologiques.

Distance jusqu'à Tumor

Couvre un projet impliquant des images 2D acquises avec un microscope confocal sur des diapositives tachées d'anticorps.

Images numériques et perception visuelle MOOC: Traitement et analyse d'images pour les scientifiques du vivant

Couvre les bases des images numériques, du traitement des images et de la perception visuelle.

Images numériques et perception visuelle MOOC: Traitement et analyse d'images pour les scientifiques du vivant

Couvre la définition des images numériques, la formation d'images, la classification par profondeur de bit et l'analyse d'images.

Introduction à ImageJ MOOC: Traitement et analyse d'images pour les scientifiques du vivant

Introduit ImageJ, couvrant l'installation, l'affichage d'image, l'enregistrement macro, les avantages Fidji, la communauté, les plugins et les scripts.

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Cours associés (32)

MSE-352: Introduction à la microscopie + TP

Ce cours d'introduction à la microscopie a pour but de donner un apperçu des différentes techniques d'analyse de la microstructure et de la composition des matériaux, en particulier celles liées aux microscopies électronique et optique. Le cours comprend d ...

MICRO-511: Image processing I

Introduction to the basic techniques of image processing. Introduction to the development of image-processing software and to prototyping using Jupyter notebooks. Application to real-world examples in industrial vision and biomedical imaging. ...

CS-442: Computer vision

Computer Vision aims at modeling the world from digital images acquired using video or infrared cameras, and other imaging sensors. We will focus on images acquired using digital cameras. We will introduce basic processing techniques and discuss their fie ...

MICRO-561: Fundamentals of biomicroscopy

Introduction to the basic operational principles of the most commonly used optical microscopes such as widefield and fluorescence.
Introduction to essential microscopy components such as lenses, objectives, filters, cameras and light sources. ...

MICRO-562: Experimental biomicroscopy

By combining hands-on and theoretical training, this course introduces commonly used optical microscopy techniques. The lab training takes place in BIOP Core Facility and provides access to use microscopes and image biological samples. Theoretical part cov ...

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