Fiji: Introducción al Procesamiento de Imágenes Científicas

Primeros pasos con el ecosistema de Fiji e ImageJ

• Comprensión de la arquitectura de Fiji: núcleo de ImageJ, complementos y administrador de actualizaciones
• Instalación, configuración del entorno y configuración de actualizaciones automáticas al inicio
• Navegación por la interfaz gráfica de usuario: ventanas, barras de herramientas, gestión de pilas/series y atajos de teclado
• Formatos científicos compatibles: TIFF, OME-TIFF, ND2, LIF, HDF5 y estándares de metadatos
• Lab 1: Instalación de Fiji, configuración del administrador de actualizaciones para actualizaciones automáticas y navegación por un conjunto de datos de microscopía de fluorescencia multicanal

Procesamiento de imágenes básico y análisis cuantitativo

• Transformaciones básicas: recorte, rotación, escalado y separación de canales
• Filtrado y mejora: Gaussiano, mediana, CLAHE y técnicas de reducción de ruido
• Segmentación y extracción de características: umbralización, watershed, gestor de regiones de interés (ROI) y análisis de partículas
• Cuantificación: análisis de histogramas, deconvolución de color, métricas de colocalización y exportación estadística
• Lab 2: Construcción de un pipeline de análisis 2D/3D reproducible en un conjunto de datos de imágenes celulares de muestra y exportación de tablas de mediciones estructuradas

Scripting, automatización y flujos de trabajo multilenguaje

• Editor de scripts de Fiji: escritura, ejecución, depuración y parametrización de scripts
• Elegir el lenguaje adecuado: Python (PyImageJ/ImgLib2), JavaScript (Nashorn), Groovy y Beanshell
• Interconexión de Fiji con ecosistemas de computación científica (NumPy, SciPy, pandas, scikit-image)
• Grabación de macros frente a scripting: cuándo utilizar cada uno y cómo mantener código limpio y reutilizable
• Lab 3: Escritura de un script en Python para procesar en lote una z-stack, extraer métricas celulares y generar automáticamente gráficos de resumen e informes CSV

Flujos de trabajo avanzados: imagen 3D, unión (stitching) y conjuntos de datos grandes

• Trabajo con datos de bioimágenes multidimensionales: pilas virtuales, carga diferida (lazy loading) y gestión de memoria
• Fundamentos de la microscopía por teselas: patrones de adquisición, numeración de teselas y manejo de superposiciones
• Unión de conjuntos de datos 3D grandes: uso de BigStitcher y TrakEM2 para registro y fusión
• Optimización del rendimiento para entornos con restricciones de hardware (RAM, indicaciones para GPU, preparación para la nube)
• Lab 4: Registro y unión de un conjunto de datos simulado de microscopía 3D por teselas y optimización del uso de memoria para una z-stack de >10 GB

Extensión de Fiji: ImgLib2, desarrollo de complementos y despliegue

• El modelo de datos de ImgLib2: arreglos N-dimensionales, vistas y operaciones eficientes en memoria
• Desarrollo de algoritmos personalizados de procesamiento de imágenes utilizando las APIs de ImgLib2 e ImageJ2
• Empaquetado de complementos: estructura de Maven, integración de la interfaz de usuario y gestión de dependencias
• Distribución y despliegue: creación de sitios de actualización locales/globales, contenedores Docker y paquetes de investigación reproducibles
• Colaboración entre equipos: estandarización de parámetros, control de versiones para pipelines y compartir entre laboratorios
• Lab 5: Desarrollo de un complemento personalizado basado en ImgLib2, prueba local y publicación en un sitio de actualización compartido

Reproducibilidad, mejores prácticas e integración en la investigación

• Captura de procedencia: inclusión de scripts, parámetros e información de la versión de Fiji en los resultados
• Estándares de metadatos y principios FAIR para datos de imágenes científicas
• Perfilado, depuración y solución de problemas de cuellos de botella comunes en bioimágenes
• Recursos de la comunidad: documentación de ImageJ/Fiji, foros, repositorios de GitHub y ecosistema de complementos
• Proyecto final: Diseñar, scriptear y documentar un flujo de trabajo completo de análisis de imágenes adaptado a su dominio de investigación
• Opciones de personalización: Ofrecemos versiones personalizadas enfocadas en:
  • Modalidades de imagen específicas (confocal, super-resolución, microscopía electrónica, etc.)
  • Pipelines específicas del dominio (conteo de células, colocalización, morfolometría, etc.)
  • Integración con la infraestructura de laboratorio existente (Slurm, AWS, HPC local o archivos OME-TIFF)