Tento kurz poskytuje komplexní úvod do kvantitativní fluorescenční mikroskopie a analýzy bioobrazů, pokrývající řadu pokročilých zobrazovacích technik a výpočetních nástrojů. Učební plán je navržen pro studenty, kteří mají základní znalosti fluorescenční mikroskopie, včetně přípravy vzorků a akvizice obrazů, stejně jako základní znalosti programování, návrhu algoritmů a statistiky.
Kurz klade důraz na analýzu obrazů v modelových studiích, pokrývající širokoúhlou, konfokální, světelnou lištu a mikroskopii s vysokým rozlišením (SIM, STORM/PALM). Studenti budou pracovat s různými analytickými softwarovými nástroji, včetně ImageJ/Fiji, Napari, Arivis Vision4D, ThunderSTORM, CLIJ, Cellpose a Becker & Hickl FLIM software, k analýze prostorové a časové organizace v biologických vzorcích. Praktické případové studie budou zahrnovat témata, jako je mikroskopie lokalizace jednotlivých molekul, segmentace na bázi strojového učení a zobrazování fluorescenčního času života (FLIM).
Klíčovou součástí kurzu je vědecké řízení dat, zajišťující správnou přípravu obrazů, grafů a tabulek pro publikaci, přičemž je kladen důraz na etické standardy v analýze obrazů. Studenti také získají zkušenosti s dávkovým zpracováním, automatizací a kvantitativními pracovními postupy analýzy. Kurz bude zakončen závěrečným projektem, ve kterém studenti navrhnou teoretickou pipeline pro analýzu obrazu založenou na vybrané mikroskopické technice.
Kurz bude vyučován v angličtině.
Předpokládá se, že přihlášení studenti mají základní znalosti z oblasti:
● Fluorescenční mikroskopie (příprava vzorků, principy zobrazování).
● Koncepty analýzy obrazů (pixely, rozlišení, bitová hloubka, artefakty).
● Základní programování a statistika (např. Python, MATLAB, R nebo makra ImageJ jsou užitečné, ale nejsou povinné).
Poslední úprava: Sacherová Veronika, RNDr., Ph.D. (19.02.2025)
This course provides a comprehensive introduction to quantitative fluorescence microscopy and bioimage analysis, covering a range of advanced imaging techniques and computational tools. The curriculum is designed for students with a basic understanding of fluorescence microscopy, including sample preparation and image acquisition, as well as fundamental knowledge of programming, algorithm design, and statistics.
The course emphasizes image analysis in model studies, covering wide-field, confocal, light-sheet, and super-resolution microscopy (SIM, STORM/PALM). Students will work with various analytical software tools, including ImageJ/Fiji, Napari, Arivis Vision4D, ThunderSTORM, CLIJ, Cellpose, and Becker & Hickl FLIM software, to analyze spatial and temporal organization in biological samples. Hands-on case studies will include topics such as single-molecule localization microscopy, machine learning-based segmentation, and fluorescence lifetime imaging (FLIM).
A key component of the course is scientific data management, ensuring proper preparation of images, graphs, and tables for publication, while adhering to ethical standards in image analysis. Students will also gain experience in batch processing, automation, and quantitative analysis workflows. The course concludes with a final project, where students design a theoretical image analysis pipeline based on a chosen microscopy technique.
The course will be taught in English.
Enrolled students are expected to have basic knowledge of:
● Fluorescence microscopy (sample preparation, imaging principles).
● Image analysis concepts (pixels, resolution, bit depth, artifacts).
● Basic programming and statistics (e.g., Python, MATLAB, R, or ImageJ macros is helpful but not mandatory).
Poslední úprava: Sacherová Veronika, RNDr., Ph.D. (19.02.2025)
Požadavky ke zkoušce -
Pro závěrečné hodnocení studenti připraví individuální projekt, který bude demonstrovat jejich schopnost navrhnout a popsat kvantitativní pracovní postup analýzy obrazu. Projekt musí obsahovat:
Definici výzkumné otázky – Jasně formulujte biologický problém.
Výběr a definici pracovního postupu analýzy bioobrazů – Popište klíčové kroky pro zpracování a analýzu získaných dat. Odevzdání a prezentace závěrečného projektu: 15. 5. 2025 Pro dotazy kontaktujte: burdika@natur.cuni.cz
Poslední úprava: Sacherová Veronika, RNDr., Ph.D. (19.02.2025)
For the final assessment, students will prepare an individual project demonstrating their ability to design and describe a quantitative image analysis workflow. The project must include:
Definition of a research question – Clearly state the biological problem.
Selection and definition of a bioimage analysis workflow – Describe the key steps for processing and analyzing the acquired data.
Final project submission & presentation: 15.5.2025
For questions, contact: burdika@natur.cuni.cz
Poslední úprava: Sacherová Veronika, RNDr., Ph.D. (19.02.2025)
Sylabus -
Kurz se skládá z 11 sezení, která se budou konat každý čtvrtek od 14:50 do 17:55, podle následujícího rozvrhu:
20.2. Úvod do analýzy obrazů a správy dat a. Základy tvorby obrazů a kvantitativní analýzy obrazů b. Správa dat: Nejlepší praxe pro práci s mikroskopickými datovými soubory c. Vědecká vizualizace: Příprava obrazů, grafů a tabulek pro publikaci d. Etické úvahy v zpracování obrazů a publikování
27.2. Deconvoluce a obnova obrazů (Huygens Software / Prof. Dr. Rainer Heintzmann, Institut pro fyzikální chemii, Friedrich Schiller University Jena) a. Principy deconvoluce obrazů b. Praktická část s použitím SVI Huygens
3. 6.3. Vysoce výkonná analýza obrazů s ImageJ a CLIJ a. Zpracování obrazů akcelerované GPU pomocí CLIJ v ImageJ
13.3. Mikroskopie lokalizace jednotlivých molekul (ThunderSTORM) a. Úvod do mikroskopie s vysokým rozlišením (STORM/PALM) b. Praktická část s pluginem ThunderSTORM pro ImageJ (případová studie)
20.3. Napari pro analýzu bioobrazů (Host: Dr. Marcello Leomil Zoccoler, TU Dresden) a. Úvod do Napari: interaktivní prohlížeč obrazů pro rozsáhlé datové sady
27.3. Mikroskopie světelné lišty a Arivis Vision4D a. Kvantifikace a zpracování dat světelné lišty b. Arivis Vision4D: i. Úvod a biologické aplikace ii. Dávková zpracování a automatizace iii. Import obrazů, fúze objemů a 3D analýza iv. Integrace se softwarem ZEN
3.4. Hluboké učení pro segmentaci obrazů (Cellpose) a. Automatizovaná segmentace buněčných struktur pomocí Cellpose b. Nastavení parametrů a trénování modelů pro biologickou segmentaci obrazů
10.4. Telight Lecture: Specializované sezení od Telight (detaily budou potvrzeny)
17.4. Fluorescenční mikroskopie doby života (FLIM) pro metabolismus buněk a. Principy FLIM mikroskopie a metabolické zobrazování b. Praktická část analýzy FLIM s použitím Becker & Hickl FLIM v ImageJ (případová studie)
24.4. Mikroskopie fluorescenční polarizace a. Zobrazování struktury a funkce membránových proteinů b. Případová studie: Aplikace v biofyzice a buněčné biologii
15.5. Prezentace a diskuse závěrečného projektu a. Prezentace studentských projektů kvantitativní mikroskopie b. Diskuse mezi vrstevníky a zpětná vazba
Poslední úprava: Sacherová Veronika, RNDr., Ph.D. (19.02.2025)
The course consists of 11 sessions, held every Thursday from 14:50 to 17:55, following the schedule below:
20.2. Introduction to Image Analysis & Data Management
Basics of image formation and quantitative image analysis
Data management: Best practices for handling microscopy datasets
Scientific visualization: Preparing images, graphs, and tables for publication
Ethical considerations in image processing and publication
27.2. Deconvolution & Image Restoration (Huygens Software / Prof. Dr. Rainer Heintzmann, Institute for Physical Chemistry, Friedrich Schiller University Jena)
Principles of image deconvolution
Hands-on session with SVI Huygens
3. 6.3. High-Performance Image Analysis with ImageJ & CLIJ
GPU-accelerated image processing using CLIJ in ImageJ
