Fiji: Introduction to Scientific Image Processing 교육 과정

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 조직학 조직, 혈액 세포, 조류 및 기타 생물학적 샘플과 관련된 이미지를 처리하고 분석하려는 초급에서 중급 수준의 연구자와 실험실 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Fiji 인터페이스를 탐색하고 ImageJ의 핵심 기능을 활용하세요.
• 더 나은 분석을 위해 과학적 이미지를 사전 처리하고 향상시킵니다.
• 세포 수 계산, 면적 측정 등을 포함하여 이미지를 정량적으로 분석합니다.
• 매크로와 플러그인을 사용하여 반복되는 작업을 자동화하세요.
• 생물학 연구의 특정 이미지 분석 요구 사항에 맞게 워크플로를 사용자 정의합니다.

Pattern Matching는 이미지 내에서 지정된 패턴을 찾는 데 사용되는 기술입니다. 예를 들어, 공장 라인에서 결함이 있는 제품의 예상 라벨이나 구성 요소의 지정된 치수와 같이 캡처된 이미지 내에서 지정된 특성의 존재를 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 더 큰 관련 샘플 컬렉션을 기반으로 일반적인 패턴을 인식하는 "Pattern Recognition"과 다릅니다. 즉, 우리가 찾고 있는 것이 무엇인지 구체적으로 지시한 다음 예상 패턴이 있는지 여부를 알려줍니다.

과정 형식

• 이 과정에서는 Machine Vision에 적용되는 패턴 매칭 분야에서 사용되는 접근 방식, 기술 및 알고리즘을 소개합니다.

Scilab은 과학적 데이터 조작을 위한 잘 개발된 무료 오픈 소스 고급 언어입니다. 통계, 그래픽 및 애니메이션, 시뮬레이션, 신호 처리, 물리학, 최적화 등에 사용되며, 중심 데이터 구조는 행렬로, FORTRAN 및 C 파생 언어와 같은 대안에 비해 많은 유형의 문제를 단순화합니다. C, Java 및 Python과 같은 언어와 호환되므로 기존 시스템을 보완하는 데 적합합니다.

강사가 주도하는 이 교육에서 참가자는 Matlab과 같은 대안에 비해 Scilab의 장점, Scilab 구문의 기본과 일부 고급 기능, 요구에 따라 널리 사용되는 다른 언어와의 인터페이스를 학습합니다. 이 과정은 이미지 처리에 초점을 맞춘 간략한 프로젝트로 마무리됩니다.

이 교육을 마치면 참가자는 Scilab의 기본 기능과 일부 고급 기능을 이해하게 되고 지식을 지속적으로 확장할 수 있는 리소스를 갖게 됩니다.

청중

• 특히 이미지 처리 및 얼굴 인식에 관심이 있는 데이터 과학자 및 엔지니어

과정 형식

• 강의 일부, 토론 일부, 연습 및 집중적인 실습, 최종 프로젝트 포함