Explore les techniques de segmentation dans l'analyse d'images, y compris le seuillage, le clustering, la croissance régionale et l'apprentissage automatique.
Explore la composition, la mise en commun, la continuité, la dénigrement et les architectures CNN populaires pour la segmentation de l'image dans le traitement de l'image.
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.
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.
Couvre le redécoupage, une méthode pour convertir des ensembles de données 3D en images 2D en extrayant des valeurs d'intensité le long d'une ligne, et ses applications dans l'analyse des objets en mouvement et des relations spatiales.