Los científicos utilizan MATLAB para analizar imágenes de microscopía de todos los tamaños, desde imágenes estándar del banco óptico hasta análisis de láminas completas. Anatomistas, patólogos, microbiólogos y profesionales biomédicos utilizan MATLAB en todos los pasos de un flujo de trabajo de microscopía típico, que incluye preprocesamiento, recuento y clasificación celular, seguimiento celular, segmentación tisular y diagnóstico de enfermedades.
MATLAB e Image Processing Toolbox se integran con Computer Vision Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox y Deep Learning Toolbox, lo que permite a los científicos utilizar una amplia gama de métodos en su investigación. También existe una sólida comunidad de desarrollo sobre microscopía para MATLAB, y los expertos en este campo están continuamente creando herramientas nuevas para ayudar a otros científicos con tareas específicas.
“Los algoritmos que desarrollamos en MATLAB y desplegamos como aplicaciones con la ayuda de consultores de MathWorks nos han permitido obtener resultados de análisis cuantitativos, evitar errores humanos, colaborar más eficazmente, reproducir resultados de manera fiable y duplicar el número de estudios de viabilidad completados anualmente”.
Uso de MATLAB para microscopía
Análisis de imágenes de microscopía con MATLAB
Los científicos utilizan MATLAB para el análisis cuantitativo en flujos de trabajo de microscopía. También pueden desarrollar estos flujos de trabajo sin necesidad de escribir código, utilizando apps tales como Image Segmenter o Color Thresholder para luego crear automáticamente código documentado que replica el procesamiento que se acaba de ejecutar. Los científicos también utilizan el procesamiento de imágenes morfológico y general para realizar tareas comunes de microscopía, tales como segmentación, recuento e identificación celular. Existe un amplio grupo de científicos que desarrollan herramientas para el análisis de imágenes de microscopía en MATLAB. Para obtener ejemplos, consulte estas herramientas de microscopía en File Exchange.
Integración y toolboxes de terceros
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Análisis de láminas completas con MATLAB
blockedImage, un nuevo tipo de datos para gestionar imágenes de láminas completas de gigapíxeles, se introdujo en MATLAB en la versión R2019b. Utilizando este tipo de datos, los científicos pueden realizar operaciones fuera del núcleo en imágenes de láminas completas utilizando código desarrollado para procesar imágenes de microscopía de tamaño más pequeño. Este tipo de datos se integra con Deep Learning Toolbox y permite el análisis de láminas completas mediante deep learning con una alta tasa de transferencia. Los científicos utilizan MATLAB para predecir los resultados, segmentar el tejido y analizar el cáncer en imágenes de láminas completas.
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Sistemas de control de instrumentos de microscopio con MATLAB
Los científicos y los ingenieros pueden utilizar MATLAB para el software de control de los microscopios, así como para la adquisición de imágenes y el control general del equipo. Utilizando una combinación de todas estas herramientas, los científicos pueden crear microscopios completamente funcionales con esquemas de formación y análisis de imágenes integrados de alto nivel. De este modo, el flujo de trabajo completo se lleva a cabo en un único instrumento y se elimina la necesidad de almacenar datos de gran tamaño.
Ejemplos de código y documentación
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