Couvre les bases du traitement d'images pour la microscopie, y compris l'acquisition, la correction des défauts, l'amélioration des images et l'extraction d'informations.
Couvre les principes fondamentaux du traitement de l'image scientifique, les pratiques logicielles et les considérations éthiques dans le traitement de l'image.
Explore les techniques de délimitation, y compris la transformation de Hough, l'orientation du gradient et la détection de forme, en soulignant l'importance de combiner des techniques basées sur des graphiques et l'apprentissage automatique.
Explore les principes de microscopie optique, les protéines fluorescentes, le découpage optique et les fonctions de transfert de modulation en imagerie cellulaire.
Plonge dans les fondements mathématiques et l'importance des indices directionnels dans le traitement de l'image, en explorant les défis informatiques et la sélectivité de l'orientation.
Couvre les techniques de reconstruction d'images en couleur à l'aide de la détection optique et de l'intelligence artificielle pour améliorer la qualité de l'image et réduire le bruit.
Explore la quantification de l'incertitude et la détection d'erreurs d'étiquetage dans l'apprentissage profond pour la segmentation sémantique, en mettant l'accent sur les défis et les méthodes de détection d'erreurs.
Présente les bases de la microscopie électronique de transmission, couvrant l'interface utilisateur TEM, les paramètres de la caméra, la vue d'ensemble du vide et l'analyse d'images.
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.
Explore les caractéristiques des caméras d'imagerie, la résolution spatiale, les sources de bruit et la plage dynamique pour des performances optimales dans les applications de microscopie.
Couvre les techniques de conception avancées pour les caméras CMOS, en se concentrant sur l'architecture des pixels et la gestion du bruit dans les capteurs de pixels actifs.
Discute de l'analyse des textures dans les images, en se concentrant sur les propriétés statistiques et structurelles, les techniques de segmentation et les applications d'apprentissage automatique pour la classification des textures.
