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 gestor 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
• Práctica 1: Instalar Fiji, configurar el gestor de actualizaciones para actualizaciones automáticas y navegar por un conjunto de datos de microscopía de fluorescencia de múltiples canales

Procesamiento básico de imágenes 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 colores, métricas de co-localización y exportación estadística
• Práctica 2: Construir un pipeline de análisis 2D/3D reproducible en un conjunto de datos de imágenes celulares de muestra y exportar tablas de mediciones estructuradas

Scripting, automatización y flujos de trabajo multi-idioma

• El editor de scripts de Fiji: escribir, ejecutar, depurar y parametrizar scripts
• Elección del lenguaje adecuado: Python (PyImageJ/ImgLib2), JavaScript (Nashorn), Groovy y Beanshell
• Conexión de Fiji con ecosistemas de computación científica (NumPy, SciPy, pandas, scikit-image)
• Grabación de macros vs. scripting: cuándo utilizar cada uno y cómo mantener un código limpio y reutilizable
• Práctica 3: Escribir un script en Python para procesar por lotes una pila Z, extraer métricas celulares y generar automáticamente gráficos resumen e informes CSV

Flujos de trabajo avanzados: imágenes 3D, unificación y conjuntos de datos grandes

• Trabajo con datos bioimágenes multidimensionales: pilas virtuales, carga perezosa y gestión de memoria
• Fundamentos de la microscopía con mosaicos: patrones de adquisición, numeración de mosaicos y manejo de superposiciones
• Unificación de conjuntos de datos 3D grandes: uso de BigStitcher y TrakEM2 para registro y fusión
• Optimización del rendimiento para entornos con limitaciones de hardware (RAM, indicaciones de GPU, preparación para la nube)
• Práctica 4: Registrar y unir un conjunto de datos simulado de microscopía 3D con mosaicos y optimizar el uso de memoria para una pila Z de >10 GB

Extender Fiji: ImgLib2, desarrollo de complementos e implementación

• El modelo de datos ImgLib2: arreglos N-dimensionales, vistas y operaciones eficientes en memoria
• Construcción de algoritmos personalizados de procesamiento de imágenes utilizando las APIs de ImgLib2 e ImageJ2
• Empaquetado de complementos: estructura de Maven, integración de UI y gestión de dependencias
• Compartir e implementar: 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 intercambio entre laboratorios
• Práctica 5: Desarrollar un complemento personalizado basado en ImgLib2, probarlo localmente y publicarlo en un sitio de actualización compartido

Reproducibilidad, mejores prácticas e integración en la investigación

• Captura de la procedencia: incrustación 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 resolución 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 adaptadas centradas en:
  • Modalidades de imagen específicas (confocal, super-resolución, microscopía electrónica, etc.)
  • Pipelines específicos del dominio (conteo de células, colocalización, morfometría, etc.)
  • Integración con la infraestructura existente del laboratorio (Slurm, AWS, HPC local o archivos OME-TIFF)