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Séance de cours

Flux de travail d'analyse d'image: Traitement par lots

Dans cours

BIO-695: Image Processing for Life Science

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-proces ...

Description

Cette séance de cours présente l'extraction de données à partir d'un flux de travail de segmentation, en se concentrant sur les régions d'intérêt (ROI) et le gestionnaire de ROI. Il souligne l'importance d'expériences impartiales avec des canaux indépendants, couvre le stockage et l'utilisation des résultats aux Fidji, explique les mesures disponibles et montre comment créer de nouvelles mesures. L'instructeur discute également de l'exécution de l'analyse d'images pour plusieurs images en lot.

Dans MOOC

Traitement et analyse d'images pour les scientifiques du vivant

Enseignant·e·s (4)

Arne Seitz

04/1996-06/2000 Scientific co-worker at Philipps-University of Marburg, Dep. of Physical Chemistry 07/2000-10/2002 Post Doc at Max-Planck Unit for Structural Molecular Biology in Hamburg 11/2002-11/2005 Post Doc at European Molecular Biolohy Laboratory (EMBL), Cell Biology and Cell Biophysics Programme 11/2005-03/2009 Staff Scientist at Advanced Light Microscopy Facility, EMBL 04/2009- Head of Bioimaging and Optics platforme (BIOP), Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)

Romain Guiet

Olivier Burri

Nicolas René Chiaruttini

Source officielle

Concepts associés (4)

Analyse d'image

L'analyse d'image est la reconnaissance des éléments et des informations contenus dans une . Elle peut être automatisée lorsque l'image est enregistrée sous forme numérique, au moyen d'outils informatiques. Les tâches relevant de l'analyse d'image sont multiples, depuis la lecture de codes-barres, jusqu'à la reconnaissance faciale. L'analyse d'image intervient également dans le domaine de l'art et du graphisme, pour l'interprétation des compositions et signifiants.

Medical image computing

Medical image computing (MIC) is an interdisciplinary field at the intersection of computer science, information engineering, electrical engineering, physics, mathematics and medicine. This field develops computational and mathematical methods for solving problems pertaining to medical images and their use for biomedical research and clinical care. The main goal of MIC is to extract clinically relevant information or knowledge from medical images.

Segmentation d'image

La segmentation d'image est une opération de s consistant à détecter et rassembler les pixels suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes. La segmentation peut par exemple montrer les objets en les distinguant du fond avec netteté. Dans les cas où les critères divisent les pixels en deux ensembles, le traitement est une binarisation. Des algorithmes sont écrits comme substitut aux connaissances de haut niveau que l'homme mobilise dans son identification des objets et structures.

Digital image processing

Digital image processing is the use of a digital computer to process s through an algorithm. As a subcategory or field of digital signal processing, digital image processing has many advantages over . It allows a much wider range of algorithms to be applied to the input data and can avoid problems such as the build-up of noise and distortion during processing. Since images are defined over two dimensions (perhaps more) digital image processing may be modeled in the form of multidimensional systems.

Séances de cours associées (33)

Techniques de segmentation MOOC: Traitement et analyse d'images pour les scientifiques du vivant

Explore les techniques de segmentation dans l'analyse d'images, y compris le seuillage, le clustering, la croissance régionale et l'apprentissage automatique.

Analyser les particules MOOC: Traitement et analyse d'images pour les scientifiques du vivant

Couvre le processus d'analyse des particules dans les images à l'aide du logiciel Fidji.

Tableaux des résultats : gestion et enregistrement des données MOOC: Traitement et analyse d'images pour les scientifiques du vivant

Couvre la définition des mesures, la gestion des résultats, l'utilisation des fonctions de langage macro, l'obtention de statistiques et l'enregistrement des résultats sous forme de fichiers CSV.

Régions d'intérêt : Manipulation et applications MOOC: Traitement et analyse d'images pour les scientifiques du vivant

Explore l'importance des ROI dans les mesures et la façon de les manipuler.

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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Concepts associés (4)

Analyse d'image

Medical image computing

Segmentation d'image

Digital image processing