Đào tạo trực tuyến Image Analysis tại Việt Nam

Khóa đào tạo này do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà nghiên cứu và chuyên viên phòng thí nghiệm từ mức cơ bản đến trung cấp, những người muốn xử lý và phân tích hình ảnh liên quan đến mô học, tế bào máu, tảo và các mẫu sinh học khác.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Điều hướng giao diện Fiji và sử dụng các chức năng cốt lõi của ImageJ.
• Xử lý tiền xử lý và cải thiện hình ảnh khoa học để phân tích tốt hơn.
• Phân tích hình ảnh định lượng, bao gồm đếm tế bào và đo diện tích.
• Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại bằng macro và plugin.
• Tùy chỉnh quy trình làm việc cho nhu cầu phân tích hình ảnh cụ thể trong nghiên cứu sinh học.

Fiji là một gói xử lý hình ảnh nguồn mở bao gồm ImageJ (một chương trình xử lý hình ảnh đa chiều khoa học) và nhiều plugin cho phân tích hình ảnh khoa học.

Trong khóa đào tạo trực tiếp này, người tham gia sẽ học cách sử dụng bản phân phối Fiji và chương trình ImageJ nền tảng để tạo ứng dụng phân tích hình ảnh.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Sử dụng các tính năng lập trình nâng cao và thành phần phần mềm của Fiji để mở rộng ImageJ
• Ghép các hình ảnh 3D lớn từ các mảnh chồng lấn
• Cập nhật tự động cài đặt Fiji khi khởi động bằng hệ thống cập nhật tích hợp
• Chọn từ nhiều ngôn ngữ lập trình kịch bản để xây dựng các giải pháp phân tích hình ảnh tùy chỉnh
• Sử dụng thư viện mạnh mẽ của Fiji, như ImgLib trên các tập dữ liệu bioimage lớn
• Triển khai ứng dụng và hợp tác với các nhà khoa học khác trong các dự án tương tự

Định dạng Khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện hands-on trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Kỹ thuật Phối Đệm Mẫu là một phương pháp được sử dụng để xác định các mẫu chỉ định trong một hình ảnh. Nó có thể được sử dụng để xác định sự tồn tại của các đặc điểm chỉ định trong hình ảnh đã chụp, ví dụ như nhãn mong đợi trên một sản phẩm bị lỗi trên dây chuyền sản xuất hoặc kích thước quy định của một linh kiện. Điều này khác với "Nhận Dạng Mẫu" (nhận dạng các mẫu tổng quát dựa trên bộ sưu tập lớn các mẫu liên quan) ở chỗ nó cụ thể hóa điều chúng ta đang tìm kiếm, sau đó thông báo cho chúng ta liệu mẫu mong đợi có tồn tại hay không.

Định Dạng Khóa Học

• Khóa học này giới thiệu các phương pháp, công nghệ và thuật toán được sử dụng trong lĩnh vực phối điệm mẫu trong Máy Nhìn.