Análisis de imagen avanzado: automatización en FIJI e iniciación al Deep Learning

SESIÓN 1: Repaso del flujo de trabajo en análisis cuantitativo de bioimágenes y el lenguaje macro de ImageJ.

• Bloque 1: Repaso de las etapas básicas del flujo de trabajo para el análisis cuantitativo de imágenes digitales en el ámbito de la imagen biológica.
• Bloque 2: El lenguaje macro de ImageJ y su sintaxis. Estructura de una macroinstrucción de análisis.
• Bloque 3: Variables, vectores, concatenación y estructuras de control.

SESIÓN 2: Automatización mediante macroinstrucciones (I).

• Bloque 4: Interacción con el usuario/a y toma de decisiones.
• Bloque 5: Gestión de carpetas y archivos. Automatización de la apertura de imágenes.
• Bloque 6: Gestión de las imágenes abiertas. Gestión de imágenes multidimensionales.
• Bloque 7: Trabajo en bucle con todas las imágenes de una carpeta. Filtrado de imágenes.

SESIÓN 3: Automatización mediante macroinstrucciones (II).

• Bloque 8: Análisis y trabajo sobre el nombre de los ficheros.
• Bloque 9: Obtención de resultados, gestión de tablas.
• Bloque 10: Creación de directorios y guardado en disco.
• Bloque 11: Creación de cuadros de diálogo complejos.
• Bloque 12: Funciones personalizadas, macro toolsets y atajos de teclado.

SESIÓN 4: Introducción al Deep Learning.

• Bloque 13: Conceptos fundamentos y principales modelos para el análisis de bioimagen.
• Bloque 14: Uso de modelos de Deep Learning en Fiji.
• Bloque 15: Anotación de imágenes (generación de datos de referencia o ground truth).
• Bloque 16: Entrenamiento de modelos propios.