Curs de pregatire Fiji: Introducere în Procesarea Științifică a Imaginilor

Introducere în Ecosistemul Fiji & ImageJ

• Înțelegerea arhitecturii Fiji: nucleul ImageJ, plugin-uri și managerul de actualizări
• Instalare, configurare a mediului și configurarea actualizărilor automate la pornire
• Navigarea în GUI: ferestre, bare de instrumente, gestionarea stivelor/seriilor și scurtături de tastatură
• Formate științifice suportate: TIFF, OME-TIFF, ND2, LIF, HDF5 și standarde de metadate
• Laborator 1: Instalarea Fiji, configurarea managerului de actualizări pentru actualizări automate și navigarea într-un set de date de microscopie de fluorescență multicanal

Procesarea de Bază a Imaginilor și Analiza Cantitativă

• Transformări de bază: tăiere, rotire, scalare și separarea canalelor
• Filtrare & îmbunătățire: Gaussian, median, CLAHE și tehnici de reducere a zgomotului
• Segmentare & extragere de caracteristici: praguri, watershed, ROI Manager și analiza particulelor
• Cuantificare: analiza histogramelor, deconvoluția culorilor, metrici de co-localizare și exportul statistic
• Laborator 2: Construirea unei piste de analiză 2D/3D reproducibilă pe un set de date de imagistică celulară și exportul tabelelor de măsurători structurate

Scripting, Automatizare și Fluxuri de Lucru Multi-Limbaj

• Editorul de Scripturi Fiji: scriere, rulare, depanare și parametrizare a scripturilor
• Alegerea limbajului potrivit: Python (PyImageJ/ImgLib2), JavaScript (Nashorn), Groovy și Beanshell
• Conectarea Fiji cu ecosisteme de calcul științific (NumPy, SciPy, pandas, scikit-image)
• Înregistrarea macro-urilor vs. scripting: când să utilizați fiecare și cum să mențineți codul curat și reutilizabil
• Laborator 3: Scrierea unui script Python pentru procesarea în lot a unui z-stack, extragerea metricelor celulare și generarea automată a graficelor de rezumat & rapoarte CSV

Fluxuri de Lucru Avansate: Imagistică 3D, Asamblare și Seturi Mari de Date

• Lucrul cu date bioimagistice multidimensionale: stive virtuale, încărcare leneșă și gestionarea memoriei
• Bazele microscopiei pe plăci: modele de achiziție, numerotarea plăcilor și gestionarea suprapunerilor
• Asamblarea seturilor mari de date 3D: utilizarea BigStitcher & TrakEM2 pentru înregistrare și îmbinare
• Optimizarea performanței pentru medii cu resurse hardware limitate (RAM, indicii GPU, pregătire pentru cloud)
• Laborator 4: Înregistrarea și asamblarea unui set de date simulate de microscopie 3D pe plăci și optimizarea utilizării memoriei pentru un z-stack de >10GB

Extinderea Fiji: ImgLib2, Dezvoltarea de Plugin-uri și Implementare

• Modelul de date ImgLib2: tablouri N-dimensionale, vizualizări și operații eficiente din punct de vedere al memoriei
• Construirea de algoritmi personalizați de procesare a imaginilor folosind API-urile ImgLib2 & ImageJ2
• Ambalarea plugin-urilor: structura Maven, integrarea UI și gestionarea dependențelor
• Partajarea & implementarea: crearea de site-uri de actualizare locale/globale, containere Docker și pachete de cercetare reproducibilă
• Colaborarea între echipe: standardizarea parametrilor, controlul versiunilor pentru piste și partajarea între laboratoare
• Laborator 5: Dezvoltarea unui plugin bazat pe ImgLib2, testarea locală și publicarea pe un site de actualizare partajat

Reproducibilitate, Practici Recomandate și Integrarea în Cercetare

• Capturarea provenienței: încorporarea scripturilor, parametrilor și informațiilor despre versiunea Fiji în rezultate
• Standardele de metadate și principiile FAIR pentru datele de imagistică științifică
• Profilarea, depanarea și rezolvarea problemelor comune din bioimagistică
• Resursele comunității: documentația ImageJ/Fiji, forumuri, repo-uri GitHub și ecosistemul de plugin-uri
• Proiect Final: Proiectarea, scriptarea și documentarea unui flux de lucru complet de analiză a imaginilor adaptat domeniului dumneavoastră de cercetare
• Opțiuni de Personalizare: Oferim versiuni personalizate concentrate pe:
  • Modalități specifice de imagistică (microscopie confocală, super-rezoluție, microscopie electronică, etc.)
  • Piste specifice domeniului (numărarea celulelor, co-localizare, morfometrie, etc.)
  • Integrarea cu infrastructura existentă a laboratorului (Slurm, AWS, HPC local sau arhive OME-TIFF)