基于生物学的深度学习细分 深度学习在显微镜下显示出惊人的分割结果，胜过所有现有方法。 尽管许多法规是公开可用的，但它们需要大多数生物学家所缺乏的专业知识。 该研讨会的目的是学习如何通过一个全面的图像分析管道来对2D复用图像进行免疫分析，从而训练和处理深度卷积神经网络以进行图像分割。 更具体地说，参与者将学习如何安装python软件包和运行Jupyter笔记本，使用ImageJ插件Annotater手动注释图像，训练深度学习分类器，并使用它们来分割组织和细胞核，识别细胞标记，批处理图像并使用它们进