4EU+ Biological Engineering - ImageJ Intensive course - MB100P10

• Anglický název: Biological Engineering - ImageJ Intensive course
• Český název: Bioengineering - kurz ImageJ
• Zajišťuje: Sekce biologie (31-101)
• Fakulta: Přírodovědecká fakulta
• Platnost: od 2023 do 2023
• Semestr: letní
• E-Kredity: 3
• Způsob provedení zkoušky: letní s.:
• Rozsah, examinace: letní s.:1/2, Zk [HT]
• Počet míst: 20
• Minimální obsazenost: neomezen
• 4EU+: ano
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: vyučován
• Jazyk výuky: angličtina
• Poznámka: povolen pro zápis po webu
• Garant: Mgr. Ondřej Šebesta; Mgr. Zuzana Burdíková, Ph.D.
• Vyučující: RNDr. Barbara Elsnicová, Ph.D.; Mgr. Roman Leontovyč, Ph.D.; Mgr. Jan Pačes; Ing. Martin Schätz, Ph.D.; Mgr. Ondřej Šebesta

Anotace

čeština

Poslední úprava: RNDr. Veronika Sacherová, Ph.D. (12.05.2023)

Kurz poskytuje všeobecné pochopení užití open-source softwaru ImageJ pro analýzu vědeckých obrazů. Kurz
pokrývá vše od základního ovládání až po pokročilé psaní vlastních skriptů. Studenti se naučí vytvářet funkční
pracovní postupy analýzy. Kurz je určený všem od úplných začátečníků až po středně pokročilé. Kurz bude vyučován
v hybridním módu při maximálním počtu 20 studentů v osobní přítomnosti a víceméně neomezeném počtu
studentů online.

angličtina

Poslední úprava: RNDr. Veronika Sacherová, Ph.D. (12.05.2023)

This course will provide a comprehensive understanding of the usage of the open-source software ImageJ for
scientific image analysis. The course will cover everything from basic manipulations to custom scripting. Students
will learn how to create functional workflows for the analysis. The course is suitable for total beginners as well as
for intermediate users. The course will be held in hybrid mode for a maximum of 20 students in personal
attendance and virtually unlimited students online.

Literatura

čeština

Poslední úprava: RNDr. Veronika Sacherová, Ph.D. (12.05.2023)

ImageJ study

https://imagej.nih.gov/ij/docs/examples/index.html

Požadavky ke zkoušce

čeština

Poslední úprava: RNDr. Veronika Sacherová, Ph.D. (11.05.2023)

Zkouška za zpracovaný projekt.

angličtina

Poslední úprava: RNDr. Veronika Sacherová, Ph.D. (11.05.2023)

Examination based on project report.

Sylabus

čeština

Poslední úprava: RNDr. Veronika Sacherová, Ph.D. (11.05.2023)

Lesson 1: Základy práce ve FIJI

Lesson 2: Příprava obrazových dat pro analýzu

Lesson 3: Základní měření a segmentace obrazu

Lesson 4: Machine learning techniky a pokročilé zpracování a segmentace obrazu

Lesson 5: CLIJ GPU accelerovaná analýza, osobní přizpůsobení a nastavení FIJI

Lesson 6: Úvod do makro jazyka, skriptování a dávkového zpracování dat

Lesson 7: Základy programování, psaní skriptů v makro jazyce

Lesson 8: Psaní vlastních skriptů dávkového zpracování dat

Lesson 9: Kolokalizační analýza

Lesson 10: Zpracování obrazových dat z pokročilých mikroskopických technik

Lesson 11: Zapojení FIJI v rozsáhlejších workflow, použití ve výpočetním klastru

Lesson 12: Prezentace studentských projektů

angličtina

Poslední úprava: RNDr. Veronika Sacherová, Ph.D. (12.05.2023)

Lesson 1: Image Formation in microscopy modalities, resolution and super-resolution, noise, image dimensions, file formats, workflows, image preprocessing, image restoration, image processing, segmentation, object classification, measurements, statistics, data visualization, data management, FIJI introduction.

Lesson 1: Basic image handling in FIJI

Lesson 2: Preparing images for analysis

Lesson 3: Basic measurements and image segmentation

Lesson 4: Machine learning techniques and advanced image processing and segmentation

Lesson 5: CLIJ GPU accelerated analysis, FIJI customization

Lesson 6: Introduction to macro language, scripting, and batch processing

Lesson 7: Programming fundamentals, writing scripts in macro language

Lesson 8: Writing custom scripts for batch analysis

Lesson 9: Colocalization analysis

Lesson 10: Advanced microscopy techniques analysis and image processing

Lesson 11: Implementation FIJI in large workflows, using imageJ in computing cluster

Lesson 12: Students projects presentation