經典的圖像分析流程可以概括為：圖像導入分析軟件 → 分割結構信號 → 得到統計數據
實際的圖像分析流程往往包括：圖像導入分析軟件 → 圖像預處理 → 分割結構信號 → 批量分析 → 分割結果后處理→ 得到統計數據 → 識別感興趣結構
以下兩張圖并排擺放
原始圖像（左）與預處理后的圖像（右），圖中展示了兩種信號（紅，綠）的共定位情況（黃）
這些步驟不僅增加了數據分析的工作量，也成為了圖像分析初學者的入門障礙——繁多的預處理濾鏡選項不僅要求使用者掌握大量的背景知識，其搭配組合的選擇也要求使用者熟知各種濾鏡的參數調節和效果，以獲得期望的效果。
在上一期的webinar 中，我們一起學習了機器學習在信號分割工作中的助益——通過直觀地描畫出個例，來實現全數據的準確分割。在這一期webinar 中，我們將從圖像導入到結果輸出，更全面地了解數據分析流程及其中多種可能性和人工智能工具的應對方法。
每個細胞內的顆粒統計結果
5月24號 14:30-15:30，Aivia webinar 系列之四，與你一起圖像分析的全流程。等你參加！
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講師介紹：
南希，徠卡生命科學客戶成功管理專家
2008年畢業于武漢大學生命科學院生物科學專業，具有十余年顯微數據分析及市場經驗，為亞太地區科研用戶提供圖像分析解決方案。2021年加入Leica，負責Aivia AI 圖像分析軟件的產品管理、市場推廣及技術支持。
直播回顧 | 掌握Aivia機器學習，輕松精準分析各類圖像
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