Análisis de imágenes de microscopía con Fiji y Matlab
Curso
Virtual
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Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
Virtual
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Horas lectivas
18h
Las imágenes de microscopía contienen gran cantidad de información de los sistemas estudiados. Para extraer esta información se requiere de la implementación y desarrollo de algoritmos que permitan realizar la cuantificación de manera precisa, sin bias y automática. En este curso el estudiante desarrollara habilidades que le permitirán realizar análisis cuantitativo de imágenes de distintas técnicas de microscopía usando dos programas muy populares para este propósito, Matlab y Fiji. Adicionalmente, las técnicas y principios que cubren el curso son fácilmente extendibles a imágenes digitales en general.
Este curso proveerá al estudiante con herramientas para la rápida evaluación de imágenes de microscopía, creación de estrategias y algoritmos para extraer información de estas imágenes y la presentación de los resultados. La metodología del curso con talleres asistidos permitirá al estudiante desarrollar una buena noción del uso del software Matlab para el análisis de imágenes y para el procesamiento de todo tipo de datos.
Información importante
Earlybird:
A tener en cuenta
Al finalizar el curso el estudiante estará en capacidad de realizar post-procesamiento y análisis de imágenes digitales de cualquier tipo. El estudiante tendrá las herramientas para exa
Este curso será de gran interés para estudiantes o profesionales que planean realizar un proyecto de investigación el cual requiera el análisis de imágenes de microscopía. El curso es id
Certificado de participación
Las clases tendrán secciones teóricas y prácticas. En las secciones teóricas se expondrán y discutirán aspectos conceptuales del análisis de imágenes y durante las secciones prácticas se realizaran ejercicios que requieren
Opiniones
Logros de este Centro
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Materias
- Programación
- Algoritmos
- Procesamiento de stacks
- Hyper stacks
- Fotoblanqueamiento
- Corrección de imágenes
Profesores
Iván Rey Suarez
profesor
Programa académico
2.Tipos de imágenes digitales y sensores
3. Análisis de imágenes con Fiji
Introducción a Fiji
Visualización y procesamiento de stacks (3D) y hyper stacks (4D)
Corrección de Imágenes: Fotoblanqueamiento, stripping artifacts
Detección, conteo y medición de partículas
Medición de velocidad usando kymographs
Corrección de desplazamiento (Drift correction)
Particle tracking
Co-localización de partículas (correlación de señales)
Creación de Macros para automatizar procesos (Nociones básicas de programación con Fiji)
4. Análisis de imágenes con Matlab
Introducción a Matlab
Estructuras de datos en Matlab (vector, matriz, estructura, célula, tabla)
Creación de scripts para automatizar procesos
Uso de ciclos (for, while) para procesar stacks de imágenes
Estrategias de segmentación
Detección, conteo y medición de partículas
Co-localización y correlaciones
Particle tracking
Flujo óptico
Ajuste de curvas (curve fitting)
Gráficas, representaciones de datos y presentación de resultados
Tests estadísticos
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Análisis de imágenes de microscopía con Fiji y Matlab