Этот курс позволит обучающимся погрузиться в мир оптической микроскопии и современных методов обработки изображений, углубить свои знания в области методов оптической микроскопии и изучить передовые методы визуализации и анализа данных, получаемых с помощью этих методов.
Слушатели познакомятся с различными типами световой микроскопии, включая эпифлуоресцентную, конфокальную, микроскопию с полным внутренним отражением (TIRF) и методы получения изображений сверхвысокого разрешения: микроскопию структурированного освещения (Structured Illumination Microscopy, SIM), STED-микроскопию (stimulated emission depletion), стохастическую локализационную микроскопию (SMLM/PALM/STORM), микроскопию сверхвысокого разрешения на основе оптических флуктуаций (SOFI) и др. Обучающиеся узнают, какие ограничения есть у этих методов, и какие отличительные особенности характерны для изображений, получаемых с их помощью.
Затем в курсе рассматриваются основные задачи, возникающие при анализе изображений, и методы их решения (сегментация, количественные измерения, трассирование движущихся объектов, колокализация и классификация). Студенты изучат различные варианты анализа, включая методы подавления шума и улучшения контрастности изображений, байесовские (вероятностные) и эвристические подходы; узнают, как при их использовании соблюдать баланс между надежностью и чувствительностью. Байесовские методы, хотя и являются устойчивыми с выраженной областью применения, требуют сложной математической формулировки априорных знаний. Упрощение априорных знаний может снизить чувствительность этих методов.
С другой стороны, эвристические методы базируются на неявных предположениях о предмете, что повышает чувствительность, но часто за счет надежности. В ходе курса мы рассмотрим примеры применения обоих подходов в контексте использования микроскопии в реальных биологических исследованиях.
Также в рамках курса будут разобраны методы улучшения изображений. Слушатели познакомятся с методами сглаживания, усиления контраста и деконволюции, которые позволяют улучшить качество изображений, полученных с помощью микроскопии.
Отдельный раздел курса посвящается методам сегментации и контурирования изображений, а также анализу аберраций изображений в микроскопии и методам их коррекции. Эти занятия дадут слушателям практические навыки и знания, необходимые для грамотной работы с сложными и неидеальными биологическими изображениями, научат правильной обработке артефактов в изображениях.
Последняя часть курса детально освещает методы стохастической локализационной микроскопии (SMLM), включая такие техники, как PALM и STORM, которые открыли новые горизонты в изучении микроструктур живых клеток.
Лекции сопровождаются практическими занятиями, где обучающиеся смогут применить полученные знания на практике, используя программное обеспечение, такое как ImageJ/FiJi, Napari, ICY и МТ. Итоговой целью данного курса является дать слушателям навыки и знания, необходимые для успешного применения основных современных методов оптической микроскопии и анализа изображений в биомедицинских исследованиях.
Преподаватели
- Яннис Калайдзидис