常用的数据分析包括计数、定位、共定位、荧光强度、体积、面积、表面积、周长、直径等数据的测量。
经典的图像分析流程可以概括为：图像导入分析软件 → 分割结构信号 → 得到统计数据
实际的图像分析流程往往包括：图像导入分析软件 → 图像预处理 → 分割结构信号 → 批量分析 → 分割结果后处理→ 得到统计数据 → 识别感兴趣结构
原始图像（左）与预处理后的图像（右），图中展示了两种信号（红，绿）的共定位情况（黄）
这些步骤不仅增加了数据分析的工作量，也成为了图像分析初学者的入门障碍——繁多的预处理滤镜选项不仅要求使用者掌握大量的背景知识，其搭配组合的选择也要求使用者熟知各种滤镜的参数调节和效果，以获得预期的结果。
在上一期的webinar中，我们一起学习了机器学习在信号分割工作中的助益——通过直观地描画出个例，来实现全数据的准确分割。在这一期webinar中，我们将从图像导入到结果输出，更全面地了解数据分析流程，其中多种可能性及人工智能工具的应对方法。
每个细胞核内的颗粒统计结果
5月24号 14:30-15:30，Aivia webinar 系列之四，与你一起图像分析的全流程。等你参加！
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讲师介绍
南希
徕卡生命科学客户成功管理专家
2008年毕业于武汉大学生命科学院生物科学专业，具有十余年显微数据分析及市场经验，为亚太地区科研用户提供图像分析解决方案。2021年加入Leica，负责Aivia AI 图像分析软件的产品管理、市场推广及技术支持。