Nhan đề chính: Bioimage Data Analysis Workflows - Advanced Components and Methods
Nhan đề dịch: Quy trình phân tích dữ liệu hình ảnh sinh học - Thành phần và phương pháp nâng cao
Tác giả: Kota Miura, Nataša Sladoje
Nhà xuất bản: Springer Cham
Năm xuất bản: 2022
Số trang: 222 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-030-76394-7
SpringerLink
Lời giới thiệu: Sách giáo khoa truy cập mở này nhằm mục đích cung cấp các giải thích chi tiết về cách thiết kế và xây dựng quy trình phân tích hình ảnh để tiến hành phân tích thành công hình ảnh sinh học.
Giải quyết những thách thức chính trong phân tích dữ liệu hình ảnh, trong đó việc thu thập bằng các thiết bị hình ảnh mạnh mẽ dẫn đến lượng dữ liệu hình ảnh được thu thập rất lớn, cuốn sách thảo luận về các kỹ thuật dựa trên lập trình hàng loạt và GPU, cũng như các thuật toán dựa trên học sâu mạnh mẽ. Ngoài ra, các kỹ thuật xử lý dữ liệu xuôi dòng cũng được giới thiệu, chẳng hạn như thư viện Python để tổ chức dữ liệu, vẽ sơ đồ và trực quan hóa. Cuối cùng, bằng cách nghiên cứu các ý tưởng độc đáo riêng lẻ được triển khai trong quy trình công việc, người đọc được hướng dẫn cẩn thận về cách tiết lộ các tham số điều khiển hệ thống sinh học bằng cách phân tích dữ liệu hình ảnh. Những nghiên cứu này bao gồm phân đoạn biểu bì mô thực vật, phân tích mô hình không gian của sự phát triển mắt ở ruồi giấm và phân tích động lực di chuyển tế bào tập thể.
Nội dung được trình bày mở rộng sách giáo khoa quy trình công việc phân tích dữ liệu hình ảnh sinh học (Miura, Sladoje, 2020), được xuất bản trong cùng bộ sách này, với những đóng góp mới và tài liệu nâng cao, đồng thời duy trì phương pháp sư phạm được đánh giá cao đã áp dụng và quảng bá trong các trường đào tạo về phân tích hình ảnh sinh học được tổ chức trong NEUBIAS - Mạng lưới các nhà phân tích hình ảnh sinh học châu Âu.
Sách giáo khoa này dành cho sinh viên lớp cao trong các lĩnh vực khác nhau của khoa học đời sống và y sinh, cũng như các nhà khoa học nhân viên và giảng viên tiến hành phân tích định lượng thường xuyên các hình ảnh kính hiển vi.
  Từ khóa: Phân tích dữ liệu hình ảnh, hình ảnh sinh học, học sâu, học máy, tng tốc GPU, ngôn ngữ xử lý, xử lý dữ liệu sinh học, xử lý và vẽ dữ liệu, phân tích tính toán, phân tích hình ảnh sinh học
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
- Giới thiệu
- Phương pháp xử lý bó trong ImageJ
- Python: Xử lý, phân tích và vẽ dữ liệu
- Xây dựng quy trình phân tích hình ảnh sinh học sử dụng học sâu
- Quy trình xử lý macro ImageJ tăng tốc GPU bằng CLIJ
- Cách thực hiện việc giải cấu trúc quy trình phân tích hình ảnh sinh học: Nghiên cứu trường hợp với SurfCut
- i.2.i. với ruồi (trái cây): Định lượng sự thay đổi hiệu ứng vị trí điểm nhiều đốm màu ở ruồi giấm
- Ống MATLAB để định lượng không gian thời gian của di chuyển tế bào đơn lớp