經(jīng)典的圖像分析流程可以概括為:圖像導(dǎo)入分析軟件 → 分割結(jié)構(gòu)信號 → 得到統(tǒng)計數(shù)據(jù)
實際的圖像分析流程往往包括:圖像導(dǎo)入分析軟件 → 圖像預(yù)處理 → 分割結(jié)構(gòu)信號 → 批量分析 → 分割結(jié)果后處理→ 得到統(tǒng)計數(shù)據(jù) → 識別感興趣結(jié)構(gòu)
以下兩張圖并排擺放
原始圖像(左)與預(yù)處理后的圖像(右),圖中展示了兩種信號(紅,綠)的共定位情況(黃)
這些步驟不僅增加了數(shù)據(jù)分析的工作量,也成為了圖像分析初學(xué)者的入門障礙——繁多的預(yù)處理濾鏡選項不僅要求使用者掌握大量的背景知識,其搭配組合的選擇也要求使用者熟知各種濾鏡的參數(shù)調(diào)節(jié)和效果,以獲得期望的效果。
在上一期的webinar 中,我們一起學(xué)習(xí)了機器學(xué)習(xí)在信號分割工作中的助益——通過直觀地描畫出個例,來實現(xiàn)全數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確分割。在這一期webinar 中,我們將從圖像導(dǎo)入到結(jié)果輸出,更全面地了解數(shù)據(jù)分析流程及其中多種可能性和人工智能工具的應(yīng)對方法。
每個細胞內(nèi)的顆粒統(tǒng)計結(jié)果
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講師介紹:
南希,徠卡生命科學(xué)客戶成功管理專家
2008年畢業(yè)于武漢大學(xué)生命科學(xué)院生物科學(xué)專業(yè),具有十余年顯微數(shù)據(jù)分析及市場經(jīng)驗,為亞太地區(qū)科研用戶提供圖像分析解決方案。2021年加入Leica,負(fù)責(zé)Aivia AI 圖像分析軟件的產(chǎn)品管理、市場推廣及技術(shù)支持。
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