Fiji: Introducción al Procesamiento de Imágenes Científicas

Inicio del ecosistema Fiji & ImageJ

• Comprensión de la arquitectura de Fiji: núcleo de ImageJ, complementos y administrador de actualizaciones
• Instalación, configuración del entorno y configuración de actualizaciones automáticas al iniciar
• Navegación por la interfaz gráfica de usuario: ventanas, barras de herramientas, gestión de pilas/series y atajos de teclado
• Formatos científicos compatibles: TIFF, OME-TIFF, ND2, LIF, HDF5 y estándares de metadatos
• Laboratorio 1: Instalar Fiji, configurar el administrador de actualizaciones para actualizaciones automáticas y navegar por un conjunto de datos de microscopía de fluorescencia multicanal

Procesamiento básico de imágenes y análisis cuantitativo

• Transformaciones básicas: recorte, rotación, escalado y división de canales
• Filtrado y mejora: Gaussian, mediana, CLAHE y técnicas de reducción de ruido
• Segmentación y extracción de características: umbralización, watershed, Administrador de ROI y análisis de partículas
• Cuantificación: análisis de histograma, deconvolución de color, métricas de colocalización y exportación estadística
• Laboratorio 2: Construir un pipeline de análisis 2D/3D reproducible en un conjunto de datos de muestra de imágenes celulares y exportar tablas de medición estructuradas

Scripting, automatización y flujos de trabajo multilenguaje

• El editor de scripts de Fiji: escribir, ejecutar, depurar y parametrizar scripts
• Elegir el lenguaje adecuado: Python (PyImageJ/ImgLib2), JavaScript (Nashorn), Groovy y Beanshell
• Conectar Fiji con ecosistemas de computación científica (NumPy, SciPy, pandas, scikit-image)
• Grabación de macro vs. scripting: cuándo usar cada uno y cómo mantener código limpio y reutilizable
• Laboratorio 3: Escribir un script de Python para procesar en lote un z-stack, extraer métricas celulares y generar automáticamente gráficos de resumen e informes CSV

Flujos de trabajo avanzados: imagen 3D, unión y grandes conjuntos de datos

• Trabajar con datos bioimagetéricos multidimensionales: pilas virtuales, carga diferida y gestión de memoria
• Fundamentos de la microscopía con fragmentos: patrones de adquisición, numeración de fragmentos y manejo de superposición
• Unión de grandes conjuntos de datos 3D: usando BigStitcher & TrakEM2 para registro y fusión
• Optimización del rendimiento para entornos con restricciones de hardware (RAM, indicaciones de GPU, preparación para la nube)
• Laboratorio 4: Registrar y unir un conjunto de datos simulado de microscopía 3D con fragmentos y optimizar el uso de memoria para un z-stack de >10GB

Extender Fiji: ImgLib2, desarrollo de complementos y despliegue

• El modelo de datos de ImgLib2: matrices N-dimensionales, vistas y operaciones eficientes en memoria
• Construir algoritmos personalizados de procesamiento de imágenes utilizando APIs de ImgLib2 & ImageJ2
• Empaquetado de complementos: estructura Maven, integración de la interfaz de usuario y gestión de dependencias
• Compartir y desplegar: crear sitios de actualización locales/globales, contenedores Docker y paquetes de investigación reproducibles
• Colaboración entre equipos: estandarizar parámetros, control de versiones para pipelines y compartición entre laboratorios
• Laboratorio 5: Desarrollar un complemento personalizado basado en ImgLib2, probarlo localmente y publicarlo en un sitio de actualización compartido

Reproducibilidad, mejores prácticas e integración con la investigación

• Capturar la procedencia: incrustar scripts, parámetros e información de la versión de Fiji en los resultados
• Estándares de metadatos y principios FAIR para datos de imagen científica
• Perfilado, depuración y resolución de problemas comunes de cuellos de botella en bioimágenes
• Recursos comunitarios: documentación de ImageJ/Fiji, foros, repositorios de GitHub y ecosistema de complementos
• Proyecto final: Diseñar, escribir en script y documentar un flujo de trabajo completo de análisis de imágenes adaptado a su dominio de investigación
• Opciones de personalización: Ofrecemos versiones personalizadas centradas en:
  • Modalidades específicas de imagen (confocal, superresolución, microscopía electrónica, etc.)
  • Pipelines específicos por dominio (contaje de células, colocalización, morfometría, etc.)
  • Integración con la infraestructura existente del laboratorio (Slurm, AWS, HPC local o archivos OME-TIFF)