生物图像处理与信息学

课程编码：081104M06008H 英文名称：Biological Image Processing and Informatics 课时：30 学分：1.50 课程属性：专业研讨课 主讲教师：杨戈等

生物图像处理与信息学是近十几年兴起的一门交叉学科。它集成图像处理，计算机视觉，深度学习和统计分析等技术对于生物图像进行定量分析与理解。本课程的主要教学目的是介绍生物图像处理与信息学的基本概念，原理与方法以及代表性应用。生物图像区别于传统计算机视觉技术面向的自然和社会场景图像。对于人工智能等相关专业的学生，通过本课程的学习可以掌握处理生物图像的技术以及对处理结果进行进一步分析的方法，从而拓宽和加深图像处理以及计算机视觉方面的知识。对于从事生物等相关专业的学生，通过本课程的学习可以学会自己动手处理实验图像数据并对处理结果进行进一步的分析。
本课程的主要教学要求包括：
1.理解生物成像技术的基本概念原理与技术
2.掌握生物图像处理与信息学的基本概念、原理与方法
3.学会使用生物图像处理与信息学的常用软件
4.熟悉生物图像处理与信息学的主要应用
授课方式：课堂讲授为主，结合文献阅读报告与编程作业
课程考核方式：课程考核采用编程作业加上读书报告的形式

计算机编程基础

第一章 课程介绍 3学时 杨戈
第1节 图像处理的基本概念
第2节 课程内容与组织介绍
第3节 生物图像处理实用工具与技能
第二章 光学显微成像基础 3学时 杨戈
第1节 光学基础
第2节 显微成像的对比度与分辨率
第3节 荧光显微成像技术
第三章 生物图像处理基础 21学时 杨戈
第1节 生物图像处理的基本概念与流程；像素分辨率点特征检测
第2节 亚像素分辨率点特征检测，超分辨率成像，光片成像
第3节 图像分割的基本概念，基于灰度的图像分割，图像形态学处理技术
第4节 基于区域生长与分解的图像分割，图像分割性能评价
第5节 基于图切割的图像分割，基于深度学习的生物图像处理介绍
第6节 边缘检测，曲线检测，图像配准
第7节 图像配准，单粒子跟踪，光流技术
第四章 生物图像信息学 3学时 杨戈
第1节 生物图像信息学的基本概念与代表性应用

杨戈教授，于2004年1月获美国明尼苏达大学机械工程（机器人学）博士学位。2004年1月至2008年12月在加利福尼亚州斯克里普斯研究所从事计算生物学博士后研究。2009年1月至2014年6月在卡内基梅隆大学担生物医学工程系和计算生物学系任助理教授，2014年6月至2018年12月任副教授。在卡内基梅隆大学任教期间曾获美国国家科学基金（NSF）青年科学家（CAREER）奖，国际生物医学图像会议大会（ISBI）最佳论文奖等荣誉。2019年1月回国，任国科大人工智能学院长聘教授，中科院自动化所模式识别国家重点实验室研究员。主要研究方向包括：生物图像信息学，计算机视觉，深度学习，系统生物学，计算神经生物学。