Séance de cours

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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 résume les défis rencontrés lors du travail avec des images colorées, l'importance de choisir les bons outils pour l'analyse des données d'images scientifiques, et la complexité des données d'images scientifiques avec des images composites. Il met également en évidence le besoin de différentes profondeurs de bits pour stocker des informations et les capacités de Fidji dans la gestion de divers formats de fichiers.

Dans MOOC

Traitement et analyse d'images pour les scientifiques du vivant

De nos jours, les méthodes basées sur l'image sont indispensables pour les scientifiques du vivant. La microscopie optique, en particulier, est passée d'observations sommaires à l'œil nu à des acquisitions multiplan, multicanal, multiposition et multimode à haut débit qui produisent facilement des milliers d'images riches en informations qui doivent être quantifiées d'une manière ou d'une autre pour répondre à des questions biologiques. Ce cours vous enseignera les concepts de base, de l'acquisition d'imag

Enseignant·e·s (4)

Olivier Burri

Expertise Development of bioimage analysis workflows and algorithms to extract quantitative data from microscopy imagesTools & Software: ImageJ/Fiji, CellProfiler, ilastik, Imaris, Arivis, Matlab, RStudio, IntelliJ, Eclipse, Jupyter NotebooksProgramming languages:Java, Groovy, JavaScript, TypeScript, PHP, Python, R, C, C , Matlab, Bash Expertise Development of bioimage analysis workflows and algorithms to extract quantitative data from microscopy imagesTools & Software: ImageJ/Fiji, CellProfiler, ilastik, I

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

Concepts associés (10)

Analyse des données

L’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.

Donnée

Une donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.

Exploratory data analysis

In statistics, exploratory data analysis (EDA) is an approach of analyzing data sets to summarize their main characteristics, often using statistical graphics and other data visualization methods. A statistical model can be used or not, but primarily EDA is for seeing what the data can tell us beyond the formal modeling and thereby contrasts traditional hypothesis testing. Exploratory data analysis has been promoted by John Tukey since 1970 to encourage statisticians to explore the data, and possibly formulate hypotheses that could lead to new data collection and experiments.

Méthode scientifique

La méthode scientifique désigne l'ensemble des canons guidant ou devant guider le processus de production des connaissances scientifiques, qu'il s'agisse d'observations, d'expériences, de raisonnements, ou de calculs théoriques. Très souvent, le terme de « méthode » engage l'idée implicite de son unicité, tant auprès du grand public que de certains chercheurs, qui de surcroît la confondent parfois avec la seule méthode hypothético-déductive.

Research data archiving

Research data archiving is the long-term storage of scholarly research data, including the natural sciences, social sciences, and life sciences. The various academic journals have differing policies regarding how much of their data and methods researchers are required to store in a public archive, and what is actually archived varies widely between different disciplines. Similarly, the major grant-giving institutions have varying attitudes towards public archival of data.

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Séances de cours associées (21)

Flux de travail sur les humanités numériques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le flux de travail dans les humanités numériques, en mettant l'accent sur la collecte et la visualisation des données.

L'essentiel de la science des données

Couvre l'essentiel de la science des données, y compris le traitement, la visualisation et l'analyse des données, en mettant l'accent sur les compétences pratiques et l'engagement actif.

Fondamentaux de la science des données

Couvre les principes fondamentaux de la science des données, l'évolution des méthodes scientifiques, le rôle d'un data scientist et l'importance des données en tant que nouveau pétrole.

Publication d'articles scientifiques et de données

Explore la structure des articles scientifiques, en soulignant l'importance de publier des textes et des données ouvertes correctement.

Introduction : organisation et exigences

Couvre l'organisation des cours, les statistiques spatiales, l'analyse des données épidémiologiques et le travail de projet de groupe.

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Donnée

Exploratory data analysis

Méthode scientifique

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