Improvement and implementation of algorithms and automation tools for image processing of large biological data

הרקע לפרויקט:

עבור טכנולוגיות ביולוגיות רבות, שלב קריטי וראשוני בניתוח הדאטא הוא שלב עיבוד התמונה. זהו שלב המקשר בין קבלת תוצאות הניסוי מהמיקרוסקופ לשלב של הסקת המסקנות הביולוגיות. שלב זה דורש עבודה נרחבת ומגוונת של עיבוד תמונות בתלת-מימד, והוא כולל בין היתר אלגוריתמים של registration, filtering, normalization, thresholding ועוד. בפרויקט זה נשתמש במידע שהתקבל מטכנולוגיה חדשנית המאפשרת מיפוי מדויק של מולקולות ברקמה, ונתמקד באלגוריתמים של עיבוד התמונה שעליהם נשען המשך ניתוח הנתונים.

מטרת הפרויקט:

הפרויקט יתחיל בהכרה ובהבנה של הדאטא הביולוגי איתו נעבוד, לאחר מכן ימשיך בלמידה של סט האלגוריתמים לעיבוד תמונה בשימוש במעבדה, ובסוף יתמקד בשיפור וביישום האוטומטי שלו על דאטא חדש הקיים היום במעבדה (שילוב של מטלב ו- Shell Script/bash script בלינוקס). מטרת הפרויקט היא לשפר את היישום האוטומטי, ולהתאים ולממש אותו על סוגי רקמות שונים. למשל, רקמות מוח של עכבר, רקמות סרטניות של בני אדם וכו', על מנת לייעל את שלב ניתוח התמונה במעבדה.

תכולת הפרויקט:

• הכרת הנתונים הביולוגיים המשמשים כקלט וכפלט לשלב עיבוד התמונה.
• למידת כלים ואלגוריתמים חשובים בתחום של עיבוד תמונה.
• הבנת סט האלגוריתמים בשימוש במעבדה, המבוסס ברובו על registration בתלת מימד.
• שיפור כלי שכבר קיים במטלב וב Shell Script/bash script בלינוקס המאפשר אוטומציה של סט האלגוריתמים. המטרה היא לשפר את היציבות של הכלי הקיים ולהבטיח שהוא עובד על סוגי דאטא שונים.
• מימוש הכלי החדש על סוגי דאטא שונים.

קורסי קדם:

סדנה במטלב (או לחילופין ניסיון מוכח בעבודה עם מטלב)

דרישות נוספות:

• רקע במטלב - חובה
• רקע בלינוקס - חובה
• רקע בעיבוד תמונה - יתרון
• רקע בניתוח נתונים - יתרון
• רקע ב - Shell Script/bash script - יתרון

מקורות:

https://www.alonlab.org/technology