Explore la classification des images en utilisant des arbres de décision et des forêts aléatoires pour réduire la variance et améliorer la robustesse du modèle.
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.
Discute de l'analyse de l'intensité et de la localisation dans les images avec des canaux fluorescents pour les changements d'expression des protéines.
Explore le projet de Valérie sur l'automatisation des statistiques de surface à l'aide d'algorithmes d'apprentissage en profondeur et d'images aériennes.
Explore des systèmes d'images basés sur des concepts, basés sur des entités et basés sur des connexions en perspective, en mettant l'accent sur l'analyse des relations graphiques et visuelles entre les images.
Explore le traitement d'images en 2D et 3D, couvrant les conditions d'imagerie idéales, l'analyse d'histogrammes, les outils, les étapes de reconstruction 3D et la visualisation.
Discute des méthodes de caractérisation des formes et des tailles de particules, en se concentrant sur les défis de mesure et l'importance des protocoles standardisés.
