Sesión | Fecha y hora de inicio | Fecha y hora de finalización | Aula | Ubicación |
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1 | 28/06/2023 10:00 | 28/06/2023 14:00 | En línea | |
2 | 30/06/2023 10:00 | 30/06/2023 14:00 | En línea | |
3 | 04/07/2023 10:00 | 04/07/2023 14:00 | En línea | |
4 | 06/07/2023 10:00 | 06/07/2023 14:00 | En línea | |
5 | 11/07/2023 10:00 | 11/07/2023 14:00 | En línea |
- Morante Redolat, Jose Manuel
- PDI-Titular d'Universitat
- Responsables de Gestio Academica
- Coordinador/a Titulacio de Grau
Jose Francisco Pertusa Grau
Ha sido Profesor Titular del Departamento de Biología Celular, Biología Funcional y Antropología Física de la Facultad de Biología (UVEG) durante 32 años. Profesor de Análisis de Biomagen desde 1987 y participando en el desarrollo de herramientas de análisis de imagen aplicadas a diversos campos de la Biología y la Biotecnología desde 2000.
Este curso está concebido para profesionales que requieran en su trabajo del análisis de imágenes digitales para la obtención de datos cuantitativos. Aunque los contenidos y habilidades que se trabajan tienen una clara aplicación en los campos de la Microscopía y la Biología Celular, se trata de herramientas perfectamente trasladables al análisis de imágenes en otros ámbitos dentro y fuera de las Biociencias. El objetivo principal del curso es conseguir que las/os participantes comprendan la naturaleza de las imágenes digitales y sean capaces de manipularlas diseñando flujos de análisis completos para extraer datos cuantitativos no sesgados. El programa intercalada sesiones “teóricas” de conceptos y ejemplos con horas de “prácticas” consistentes en ejercicios guiados por el profesorado en la propia sesión y trabajo individual asíncrono. No se requieren conocimientos previos de análisis digital o programación.
OBJETIVOS FORMATIVOS
- Comprender la naturaleza y propiedades de las imágenes digitales.
- Reconocer y describir la importancia de las distintas etapas de un diagrama de flujo de trabajo de análisis de imagen.
- Conocer y aplicar diferentes técnicas de realce y restauración de imágenes, incluyendo la manipulación del histograma, la aplicación de filtros matriciales y las operaciones aritméticas entre imágenes.
- Distinguir entre los diferentes tipos de segmentación y ser capaz de aplicar diversas técnicas incluyendo tanto básicas (Thresholding) como avanzadas (basadas en machine learning) para la clasificación de píxeles y la identificación automática de objetos de interés.
- Comprender la naturaleza y propiedades de las imágenes binarias, así como las operaciones que pueden realizarse sobre ellas.
- Identificar los distintos parámetros morfométricos y densitométricos que se pueden extraer de las imágenes digitales y comprender su aplicación en el análisis cuantitativo.
- Entrenar a las/os estudiantes en el uso de programas de análisis de imagen de libre distribución.
- Unidad 1: Propiedades de la imagen digital y diagramas de flujo de análisis.
- Unidad 2: Operaciones de realce y restauración de imágenes digitales.
- Unidad 3: Técnicas de segmentación: clasificación de píxeles e identificación de objetos de interés.
- Unidad 4: Operaciones con imágenes binarias.
- Unidad 5: Obtención de medidas cuantitativas: parámetros y su aplicación.
Al finalizar la acción formativa el alumnado podrá:
- Comprender la esencia del proceso de digitalización de imágenes y las implicaciones que tiene a la hora de manipularlas y extraer datos cuantitativos de ellas.
- Reconocer en una imagen sus dimensiones y ser capaz de interpretar sus metadatos.
- Diseñar flujos de trabajo completos de análisis de imagen para la obtención de datos cuantitativos.
- Aplicar operaciones de realce y restauración de imágenes destinadas a corregir defectos en el proceso de captura y/o a favorecer la posterior identificación de objetos.
- Segmentar imágenes digitales utilizando técnicas con distinto nivel de complejidad para lograr la identificación automática de objetos/regiones de interés.
- Manipular de manera eficiente imágenes binarias.
- Extraer todo tipo de parámetros cuantitativos de los objetos de interés identificados en forma de tabla de resultados y comprender su naturaleza y aplicaciones.
El aprovechamiento de este curso requiere del alumnado:
- Asistencia al 85% de las sesiones online
- Entrega de todas las tareas asíncronas solicitadas dentro del plazo estipulado