Técnicas de Análisis de Imagen: Tratamiento y Cuantificación de la Imagen Digital

Bloque 1: análisis de bioimagen; el flujo de trabajo

• Concepto y objetivo del análisis de Bioimagen
• Justificación de la necesidad de análisis computarizado
  • percepción/interpretación vs análisis no sesgado
  • documentación y reproducibilidad
  • high throughput y high content
• Esquema de trabajo básico
• Concepto de workflow y componentes
• Descripción general de los pasos de un workflow típico con ejemplo

Bloque 2: software de análisis de imagen

• Software de código abierto
• Programas más utilizados; programas acreditados
• IMAGEJ – FIJI: origen, filosofía y uso básico
• Menús básicos y update sites: un modelo cooperativo
• Personalización

Bloque 3: digitalización y propiedades de la imagen digital

• Conceptos básicos del proceso de digitalización
• Naturaleza de la imagen digital
• Propiedades de la imagen digital:
  • Tamaño, resolución y escala (consecuencias en el análisis cuantitativo)
  • Profundidad de bits
  • Color, espacios de color, color indexado y paletas de falso color
  • Dimensiones de una imagen digital
  • Formatos de almacenamiento y algoritmos de compresión
• Propiedades de la imagen digital y optimización de la captura

Bloque 4: realce y saturación

• Necesidad y/o conveniencia de la manipulación de la imagen digital (manipulación estética frente manipulación en el ámbito del análisis cuantitativo)
• Riesgos y ventajas que se derivan de la manipulación
• Objetivo: identificar los elementos de interés de la imagen
  • sin ambigüedad
  • con el menor sesgo posible
• Operaciones de realce y restauración globales (I)
  • Cambio de las dimensiones o la resolución de la imagen
  • Manipulación del histograma de niveles de gris
  • Cambio de la profundidad de la imagen
• Operaciones de realce y restauración (II)
  • Operaciones punto a punto
    • Operaciones aritméticas con una sola imagen
    • Operaciones aritméticas entre dos o más imágenes
  • Operaciones entre píxeles vecinos (en el dominio espacial).
    • Notación y convenios de los filtros en FIJI
    • Filtrado de la imagen. Variedad de filtros (matriciales y lineales)
    • Tipos de filtro en función del resultado producido (desenfoque/afilado)
    • Detectores de bordes (derivadas parciales)
  • Operaciones en el dominio de la frecuencia
• Ejemplo de operación combinada: Subtract Background

Bloque 5: técnicas de segmentación

• Concepto de segmentación
• Vecindad entre píxeles
• Segmentación semántica vs de instancias
• ROIs vs máscaras overlay vs máscaras binarias
• Segmentación manual, semiautomática y automática
• Técnicas de segmentación
  • Perfilado manual de contornos (y su valor en la anotación)
  • Segmentación por umbrales
  • Detección de bordes
  • Máximos y tolerancia
  • Crecimiento de regiones
  • Clustering
  • Machine learning
  • Deep learning

Bloque 6: trabajo con imagen binaria

• Características de las imágenes binarias y cómo las ve el ordenador (criterio binario e invertingLUT)
• Operaciones de aritmética binaria (álgebra de Boole)
• Operaciones específicas para imágenes binarias: morfología matemática (MM)
  • Erosión y dilatación (Open/Close)
  • Mención del criterio de vecindad para operaciones de morfología matemática
  • Operaciones MM directamente derivadas: Outline, Fill Holes, Skeletonize (+ Analyze Skeleton)
  • Analyze Particles (output Masks) como método de procesado de imágenes binarias
• Operaciones MM relacionadas con el espacio euclídeo
  • Mapa de distancias euclídeas
  • Watershed (básico y variantes)
  • Voronoi
  • Ultimate Points
• Colecciones de plugins útiles en imagen binaria
  • Morphology (mención especial a Reconstrucción Binaria)
  • BioVoxxel (Extended Particle Analyzer)

Bloque 7: parámetros y cómo medir en FIJI

• Análisis cuantitativo
  • Qué medir: cómo condiciona el protocolo de trabajo la medida que se busca.
  • Exactitud y precisión de las medidas.
• Parámetros que ofrece FIJI:
  • Medidas de campo
  • Medidas de objetos
• Escalado de la imagen
• La tabla de resultados
• Cómo medir en FIJI
  • Measure vs Analyze Particles: diferencias y opciones configurables
  • Recuentos
  • Estrategias para medida de objetos anidados (Count Masks vs ROIs vs Speckle Inspector)