Curso de Fiji: Introdução ao Processamento Científico de Imagens

Iniciando com o Ecossistema Fiji & ImageJ

• Compreensão da arquitetura do Fiji: núcleo do ImageJ, plugins e gerenciador de atualizações
• Instalação, configuração do ambiente e configuração de atualizações automáticas na inicialização
• Navegação na interface gráfica do usuário (GUI): janelas, barras de ferramentas, gerenciamento de pilhas/séries e atalhos de teclado
• Formatos científicos suportados: TIFF, OME-TIFF, ND2, LIF, HDF5 e padrões de metadados
• Lab 1: Instalar o Fiji, configurar o gerenciador de atualizações para auto-atualização e navegar por um conjunto de dados de microscopia de fluorescência multicanal

Processamento Básico de Imagens e Análise Quantitativa

• Transformações básicas: corte, rotação, escalonamento e separação de canais
• Filtragem e aprimoramento: Gaussiano, mediana, CLAHE e técnicas de redução de ruído
• Segmentação e extração de características: limiarização, watershed, Gerenciador de ROI e análise de partículas
• Quantificação: análise de histograma, deconvolução de cores, métricas de co-localização e exportação estatística
• Lab 2: Construir um pipeline de análise 2D/3D reproduzível em um conjunto de dados de exemplo de imagem celular e exportar tabelas de medição estruturadas

Scripting, Automação e Fluxos de Trabalho Multilíngues

• O Editor de Script do Fiji: escrever, executar, depurar e parametrizar scripts
• Escolhendo a linguagem certa: Python (PyImageJ/ImgLib2), JavaScript (Nashorn), Groovy e Beanshell
• Integração do Fiji com ecossistemas de computação científica (NumPy, SciPy, pandas, scikit-image)
• Gravação de macros versus scripting: quando usar cada um e como manter um código limpo e reutilizável
• Lab 3: Escrever um script em Python para processar em lote uma z-stack, extrair métricas celulares e gerar automaticamente gráficos resumo e relatórios em CSV

Fluxos de Trabalho Avançados: Imagens 3D, Montagem e Grandes Conjuntos de Dados

• Trabalhando com dados de bioimagens multidimensionais: pilhas virtuais, carregamento lento (lazy loading) e gerenciamento de memória
• Fundamentos de microscopia em mosaico: padrões de aquisição, numeração de tiles e tratamento de sobreposição
• Montagem de grandes conjuntos de dados 3D: utilizando BigStitcher e TrakEM2 para registro e fusão
• Otimização de desempenho para ambientes com restrições de hardware (RAM, indicadores de GPU, prontidão para nuvem)
• Lab 4: Registrar e montar um conjunto de dados simulado de microscopia 3D em mosaico e otimizar o uso de memória para uma z-stack de >10GB

Extendendo o Fiji: ImgLib2, Desenvolvimento de Plugins e Implantação

• O modelo de dados do ImgLib2: arrays N-dimensionais, visualizações e operações eficientes em termos de memória
• Construção de algoritmos personalizados de processamento de imagens utilizando APIs do ImgLib2 e ImageJ2
• Embalagem de plugins: estrutura Maven, integração de UI e gerenciamento de dependências
• Compartilhamento e implantação: criação de sites de atualização locais/globais, contêineres Docker e pacotes de pesquisa reproduzíveis
• Colaboração entre equipes: padronização de parâmetros, controle de versão para pipelines e compartilhamento entre laboratórios
• Lab 5: Desenvolver um plugin personalizado baseado em ImgLib2, testá-lo localmente e publicá-lo em um site de atualização compartilhado

Reprodutibilidade, Melhores Práticas e Integração com Pesquisa

• Captação de proveniência: incorporar scripts, parâmetros e informações da versão do Fiji nos resultados
• Padrões de metadados e princípios FAIR para dados de imagens científicas
• Profileamento, depuração e solução de problemas de gargalos comuns em bioimagens
• Recursos da comunidade: documentação do ImageJ/Fiji, fóruns, repositórios GitHub e ecossistema de plugins
• Projeto Final: Projetar, scriptar e documentar um fluxo de trabalho completo de análise de imagens adaptado ao seu domínio de pesquisa
• Opções de Personalização: Oferecemos versões personalizadas focadas em:
  • Modalidades específicas de imageamento (confocal, super-resolução, microscopia eletrônica, etc.)
  • Pipelines específicas de domínio (contagem de células, co-localização, morfometria, etc.)
  • Integração com infraestrutura de laboratório existente (Slurm, AWS, HPC local ou arquivos OME-TIFF)