Image Analysis Training in Jakarta

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Jakarta (online atau di tempat) ini ditujukan untuk peneliti dan profesional laboratorium tingkat pemula hingga menengah yang ingin memproses dan menganalisis gambar yang terkait dengan jaringan histologis, sel darah, alga, dan sampel biologis lainnya.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Jelajahi antarmuka Fiji dan manfaatkan fungsi inti ImageJ.
• Memproses terlebih dahulu dan menyempurnakan gambar ilmiah untuk analisis yang lebih baik.
• Menganalisis gambar secara kuantitatif, termasuk penghitungan sel dan pengukuran luas.
• Otomatisasi tugas berulang menggunakan makro dan plugin.
• Sesuaikan alur kerja untuk kebutuhan analisis gambar tertentu dalam penelitian biologi.

Fiji adalah paket pemrosesan gambar sumber terbuka yang menggabungkan ImageJ (program pemrosesan gambar untuk gambar multidimensi ilmiah) dan sejumlah plugin untuk analisis gambar ilmiah.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini, peserta akan mempelajari cara menggunakan distribusi Fiji dan program ImageJ yang mendasarinya untuk membuat aplikasi analisis gambar.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Gunakan fitur pemrograman tingkat lanjut dan komponen perangkat lunak Fiji untuk memperluas ImageJ
• Jahit gambar 3D besar dari ubin yang tumpang tindih
• Perbarui instalasi Fiji secara otomatis saat memulai menggunakan sistem pembaruan terintegrasi
• Pilih dari berbagai pilihan bahasa skrip untuk membangun solusi analisis gambar khusus
• Gunakan pustaka Fiji yang canggih, seperti ImgLib pada kumpulan data bioimage yang besar
• Menerapkan aplikasi mereka dan berkolaborasi dengan ilmuwan lain pada proyek serupa

Format Kursus

• Kuliah dan diskusi interaktif.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi langsung di lingkungan lab langsung.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan khusus untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengaturnya.

Pattern Matching adalah teknik yang digunakan untuk menemukan pola tertentu dalam sebuah gambar. Teknik ini dapat digunakan untuk menentukan keberadaan karakteristik tertentu dalam gambar yang diambil, misalnya label yang diharapkan pada produk cacat di jalur produksi pabrik atau dimensi komponen tertentu. Teknik ini berbeda dari "Pattern Recognition" (yang mengenali pola umum berdasarkan kumpulan sampel terkait yang lebih besar) karena teknik ini secara spesifik mendiktekan apa yang kita cari, lalu memberi tahu kita apakah pola yang diharapkan itu ada atau tidak.

Format Kursus

• Kursus ini memperkenalkan pendekatan, teknologi, dan algoritma yang digunakan dalam bidang pencocokan pola sebagaimana diterapkan pada Machine Vision.