Programação

  • Procesamiento de Imágenes para Biología y Medicina

    PIMBIOPIMBIO es un curso dirigido a investigadores y estudiantes de las áreas de ciencias de la vida (carreras en biología, medicina, bioquímica, biología humana, etc.)  que se interesen por el procesamiento de imágenes por computadora. Están invitados también estudiantes de ingeniería u otras carreras universitarias que se interesen por el tema.

    Se introducirán los conceptos principales del procesamiento de imágenes por computadora con especial énfasis en su aplicación de ciencias de la vida como ser imágenes de microscopía. Se abarcan distintos aspectos de un área muy extensa de manera de dejar claros los conceptos generales subyacentes y abrir la puerta a un estudio más detallado por parte del estudiante. Al finalizar el curso el estudiante comprenderá los fundamentos del procesamiento de imágenes por computadora, tendrá experiencia en el uso de software que implementa algoritmos de procesamiento de imágenes (ImageJ/FIJI) y podrá encarar proyectos de aplicación en esta área, en diálogo con personal más experimentado.

    Objetivos

    Se introducirán los conceptos principales del procesamiento de imágenes por computadora con especial énfasis en su aplicación de ciencias de la vida como ser imágenes de microscopía. Se abarcarán los distintos aspectos de un área muy extensa de manera de dejar claros los conceptos generales subyacentes y abrir la puerta a un estudio más detallado por parte del estudiante. Al finalizar el curso el estudiante comprenderá los fundamentos del procesamiento de imágenes por computadora, tendrá experiencia en el uso de software que implementa algoritmos de procesamiento de imágenes y podrá encarar proyectos de aplicación en esta área, en diálogo con personal más experimentado.

    Temario

    Introducción; Representación y visualización imágenes; Adquisición y formación de imágenes; Introducción a ImageJ/FIJI; Sistemas lineales y filtrado de señales; Análisis frecuencial; Restauración de ruido; Deconvolución; Segmentación; Análisis de formas; Análisis de imágenes a color y textura; Colocalización; Super-resolución; Buenas prácticas en el uso de imágenes en publicaciones.

  • PIMBIOs 2024

    Modalidad 2024

    Los materiales del curso PIMBIOs 2024 están en este classroom.

    El curso se dictará de forma presencial en la Facultad de Ingeniería. Las clases de carácter teórico-práctico serán de forma presencial donde se realizará una presentación de los aspectos relevantes de cada tema, con un abordaje práctico basado en ejemplos en modo taller. Se complementa con videos grabados.

    Se espera una dedicación total de 80 horas por parte de los estudiantes, incluyendo horas de clase (teórico y práctico), consultas, estudio personal y realización de tres pruebas individuales para la evaluación.

    Fechas y lugar

    Las clases serán del 19 de febrero al 1ero. de marzo de 2024 de 14:00 a 18:00 presenciales en el salón 401 de Facultad de Ingeniería.

    Cupo

    Dadas las restricciones locativas y para lograr atender la demanda de la modalidad este año el cupo es de 40 participantes.

    Inscripciones

    Interesados en participar deben completar el siguiente formulario antes del 9 de febrero de 2024.

    Conocimientos previos recomendados

    No son necesarios conocimientos específicos previos más allá de un buen manejo de una computadora personal.

    Cronograma y metodología

    Se busca que sea un primer curso donde los participantes obtengan sus primeras herramientas, para continuar su formación autodidacta, en cursos avanzados posteriores, o en intercambio con especialistas. En esta edición estamos probando una versión más concentrada del curso en 10 días. Las clases serán teórico prácticas y se apoyarán en videos y/o clases de consulta. El cronograma se muestra en la siguiente tabla. 

    Día Temas
    1 Introducción. Presentación de ImageJ/FIJI.
    2 Representación y visualización de imágenes. Adquisición y formación de imágenes.
    3 Histogramas y operaciones de pixel. Sistemas lineales y filtrado de señales.
    4 Análisis frecuencial.
    5 Buffer, hands-on training, bring your own images.
    6 Restauración de ruido.
    7 Segmentación. Análisis de formas. 
    8 Análisis de imágenes a color y textura.
    9 Seguimiento de objetos en secuencias. Super-resolución.
    10 Buenas prácticas en el uso de imágenes científicas. Buffer, hands-on training, bring your own images.