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Explore le traitement d'images en 2D et 3D, couvrant les conditions d'imagerie idéales, l'analyse d'histogrammes, les outils, les étapes de reconstruction 3D et la visualisation.
Couvre la modélisation computationnelle des microstructures, les mesures statistiques, la reconstruction des microstructures et les tests de matériaux virtuels.
Introduit ImageJ, couvrant l'installation, l'affichage d'image, l'enregistrement macro, les avantages Fidji, la communauté, les plugins et les scripts.
Discute de l'analyse de l'intensité et de la localisation dans les images avec des canaux fluorescents pour les changements d'expression des protéines.
Explore les techniques de segmentation dans l'analyse d'images, y compris le seuillage, le clustering, la croissance régionale et l'apprentissage automatique.
Se penche sur le choix d'une taille de caractéristique appropriée pour l'analyse d'images dans les sciences de la vie, présentant une règle de pouce pour définir la taille de l'objet en pixels.
