Segmentación clásica y Cuantificación
Al finalizar la sesión, los alumnos serán capaces de:
Comparar múltiples estrategias de segmentación (basadas en umbral vs flujo clásico) para un mismo set de datos.
Extraer mediciones cuantitativas a partir de imágenes segmentadas e identificar sesgos en la medición.
Reconocer las limitaciones de la segmentación automatizada y cuándo desconfiar del resultado.
Identificar operaciones de preprocesamiento y morfológicas que pueden mejorar la segmentación.
Prerequisitos
Programas instalados
- Fiji / ImageJ
- Python (con scikit-image y jupyter notebook)
Datos descargados
Imreh, G., Miranda, G., Imreh, G., Corbat, A. A., Le Guyader, S., Le Guyader, S., BioImage Informatics Unit& Karolinska Institutet. (2025). LCI Light Microscopy Course: Noise Level versus Averaging Dataset (Version 1.0) [Dataset]. Zenodo.
Conocimientos previos
- Conceptos básicos de procesamiento de imágenes.
Link al taller
Citation
Corbat, A. A. (2026). Taller de Segmentación y Cuantificación de Imágenes (Version v0.1) [Computer software]. Zenodo. Taller de Fundamentos en Análisis de Bioimágenes (Formación de Formadores) 2026 (TFBIA(FdF)), Buenos Aires, Argentina. https://doi.org/10.5281/zenodo.21693542
Otros talleres de interés
LCI Microscopy Course: Image Analysis Workshop
Miranda, G., Corbat, A. A.& Le Guyader, S. (2025, May 12). LCI Light Microscopy Course: Image Analysis Workshop. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.15390007