En el mundo de la investigación biomédica, las imágenes microscópicas son una fuente de información fundamental. Cada día generamos imágenes de células, tejidos y organismos completos para avanzar en nuestras investigaciones. Sin embargo, analizar estas imágenes de forma precisa puede ser una tarea compleja y muy técnica. Aquí es donde entra en juego el BioImage.IOSigue leyendo «DESCUBRIENDO EL BIOIMAGE.IO CHATBOT: TU ASISTENTE DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA TRABAJAR CON BIOIMÁGENES»
Archivo de categoría: MICROSCOPÍA
UNA NUEVA FORMA DE MICROSCOPÍA CONFOCAL: FLIM (Microscopía de imágenes de tiempo de vida de fluorescencia)
La obtención de imágenes confocales es actualmente el estándar en microscopía de fluorescencia aplicada a las ciencias de la vida. Si bien la mayoría de los experimentos de microscopía miden la intensidad de la fluorescencia, FLIM utiliza otra propiedad clave: la duración de la fluorescencia. Esta característica, conocida como tiempo de vida de la fluorescencia,Sigue leyendo «UNA NUEVA FORMA DE MICROSCOPÍA CONFOCAL: FLIM (Microscopía de imágenes de tiempo de vida de fluorescencia)»
ZeroCostDL4Mic: INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA «TORPES»
En mi última newsletter, de junio de 2023, os hablé de una serie de parámetros de medición que se habían propuesto para validar modelos de inteligencia artificial para el análisis de imágenes. Quizá recordéis que os indiqué que, tanto para el entrenamiento de las redes neuronales artificiales (ANNs) como para la medición de esos parámetros,Sigue leyendo «ZeroCostDL4Mic: INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA «TORPES»»
3. EJEMPLOS DE ENTRENAMIENTOS DE REDES NEURONALES MEDIANTE DEEP LEARNING PARA EL ANÁLISIS DE IMÁGENES MEDIANTE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA).
En las dos Newsletter anteriores de esta serie, hemos descrito en detalle el microscopio IX83 de Olympus (Newsletter 1, de Enero 2022) y además hemos introducido los conceptos básicos de la inteligencia artificial directamente relacionados con el análisis de la imagen (Newsletter 2, de Enero 2023). En esta tercera y última Newsletter de la serieSigue leyendo «3. EJEMPLOS DE ENTRENAMIENTOS DE REDES NEURONALES MEDIANTE DEEP LEARNING PARA EL ANÁLISIS DE IMÁGENES MEDIANTE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA).»
VALIDACIÓN DE MODELOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL ANÁLISIS DE IMÁGENES BIOMÉDICAS
En la actualidad, la microscopía es una disciplina fundamental en las investigaciones biomédicas. Con ella se obtienen imágenes que posteriormente se analizan para obtener resultados. Dentro de las distintas formas de extraer información de las imágenes, en los últimos años ha habido grandes avances en el campo de la inteligencia artificial. En concreto, para elSigue leyendo «VALIDACIÓN DE MODELOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL ANÁLISIS DE IMÁGENES BIOMÉDICAS»
INTELIGENCIA ARTIFICIAL MEDIANTE DEEP LEARNING CON EL SOFTWARE CELL SENS DE OLYMPUS
IA (Inteligencia Artificial), Deep Learning (aprendizaje profundo), Maching Learning (aprendizaje automático), Neuronal Netwoks (redes neuronales), son términos con los que debemos estar familiarizados. En anteriores Newsletter ya hemos introducido algunos de estos términos, pero en esta serie compuesta de tres Newsletter, esperamos aclarar definitivamente estos términos. Con este propósito, durante las próximas Newsletter, mostraremos losSigue leyendo «INTELIGENCIA ARTIFICIAL MEDIANTE DEEP LEARNING CON EL SOFTWARE CELL SENS DE OLYMPUS»
¿CÓMO TRABAJAR CON IMÁGENES CIENTÍFICAS DE GRAN TAMAÑO? PARTE 2: QUPATH PARA LA DETECCIÓN DE TEJIDO Y CÉLULAS
En la newsletter del 4 de octubre de 2021 os hablé del programa informático QuPath explicando su capacidad para trabajar con imágenes de gran tamaño y su sencilla integración con ImageJ. También indiqué entonces que habría una segunda parte en la que profundizaríamos más en las capacidades de este programa, que es mucho más queSigue leyendo «¿CÓMO TRABAJAR CON IMÁGENES CIENTÍFICAS DE GRAN TAMAÑO? PARTE 2: QUPATH PARA LA DETECCIÓN DE TEJIDO Y CÉLULAS»
INTELIGENCIA ARTIFICIAL MEDIANTE DEEP LEARNING CON EL SOFTWARE CELL SENS DE OLYMPUS
IA (Inteligencia Artificial), Deep Learning (aprendizaje profundo), Maching Learning (aprendizaje automático), Neuronal Netwoks (redes neuronales), son términos con los que debemos estar familiarizados. En anteriores Newsletter ya hemos introducido algunos de estos términos, pero en esta serie compuesta de tres Newsletter, esperamos aclarar definitivamente estos términos. Con este propósito, durante las próximas Newsletter, mostraremos losSigue leyendo «INTELIGENCIA ARTIFICIAL MEDIANTE DEEP LEARNING CON EL SOFTWARE CELL SENS DE OLYMPUS»
¿CÓMO TRABAJAR CON IMÁGENES CIENTÍFICAS DE GRAN TAMAÑO? QUPATH PUEDE AYUDARNOS
Recientemente hemos adquirido en el SMAI un microscopio Olympus que se controla a través del software CellSens Dimensions. El programa nos permite capturar mosaicos de imágenes de grandes áreas a alta resolución espacial y con una profundidad de hasta 16-bit por canal. Esto nos ha abierto grandes posibilidades en cuanto a la capacidad de adquisiciónSigue leyendo «¿CÓMO TRABAJAR CON IMÁGENES CIENTÍFICAS DE GRAN TAMAÑO? QUPATH PUEDE AYUDARNOS»
IDENTIFICACIÓN DE NÚCLEOS RAROS MEDIANTE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (CELLSENS) PARA HIGH CONTENT ANALYSIS
El high content analysis (HCA) es una técnica instrumental que emplea microscopía automatizada en combinación con análisis de imagen para obtener un gran número de datos del estudio realizado. En nuestro centro, esta técnica se emplea principalmente para el estudio cuantitativo de eventos celulares complejos. La última newsletter de nuestro servicio (3 Mayo 2021, JavierSigue leyendo «IDENTIFICACIÓN DE NÚCLEOS RAROS MEDIANTE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (CELLSENS) PARA HIGH CONTENT ANALYSIS»
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