Cursos de Fiji: Introduction to Scientific Image Processing

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores de nível iniciante a intermediário e profissionais de laboratório que desejam processar e analisar imagens relacionadas a tecidos histológicos, células sanguíneas, algas e outras amostras biológicas.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Navegar na interface Fiji e utilizar as funções principais do ImageJ.
• Pré-processar e melhorar imagens científicas para uma melhor análise.
• Analisar imagens quantitativamente, incluindo contagem de células e medição de áreas.
• Automatizar tarefas repetitivas utilizando macros e plug-ins.
• Personalize fluxos de trabalho para necessidades específicas de análise de imagens na investigação biológica.

Pattern Matching é uma técnica utilizada para localizar padrões específicos numa imagem. Pode ser utilizada para determinar a existência de caraterísticas específicas numa imagem capturada, por exemplo, a etiqueta esperada num produto defeituoso numa linha de produção ou as dimensões especificadas de um componente. É diferente de "Pattern Recognition" (que reconhece padrões gerais com base em colecções maiores de amostras relacionadas) na medida em que dita especificamente o que estamos à procura e depois diz-nos se o padrão esperado existe ou não.

Formato do curso

• Este curso apresenta as abordagens, tecnologias e algoritmos utilizados no campo da correspondência de padrões, uma vez que se aplica a Machine Vision.

Scilab é uma linguagem de alto nível bem desenvolvida, gratuita e de código aberto para a manipulação de dados científicos. Utilizada em estatística, gráficos e animação, simulação, processamento de sinais, física, otimização, etc., a sua estrutura de dados central é a matriz, simplificando muitos tipos de problemas em comparação com alternativas como FORTRAN e derivados de C. É compatível com linguagens como C, Java e Python, tornando-o adequado para uso como um complemento aos sistemas existentes.

Nesta formação conduzida por um instrutor, os participantes aprenderão as vantagens do Scilab em comparação com alternativas como o Matlab, as noções básicas da sintaxe do Scilab, bem como algumas funções avançadas, e a interface com outras linguagens amplamente utilizadas, dependendo da procura. O curso será concluído com um breve projeto centrado no processamento de imagens.

No final desta formação, os participantes terão uma noção das funções básicas e de algumas funções avançadas da Scilab, e terão os recursos para continuar a expandir os seus conhecimentos.

Público-alvo

• Cientistas e engenheiros de dados, especialmente com interesse em processamento de imagens e reconhecimento facial

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática intensiva, com um projeto final