Heiko Gäthje
수석 트레이너, 교육 아카데미
안녕하세요, Heiko Gäthje입니다. 생물학자로서 근무할 때 시작된 광시야 및 공초점 형광 현미경과 3D 데이터의 이미지 처리를 전문으로 다루고 있습니다. 곤충의 뉴런 발달 및 포유류의 뉴런 단백질을 결합하는 시알산의 구조에 초점을 맞추었습니다.
Heiko는 2004년에 마케팅 및 커뮤니케이션 팀의 웹 콘텐츠 관리자로 입사했습니다. 그는 EMBL 하이델베르크와 취리히 첨단 현미경 기술 겨울학교에서 현미경 교육 과정을 지원하고 진행하며, 정기적으로 이미지 처리 및 이미지 분석과 관련된 질문에 답변하고 있습니다.
웨비나
3차원 이미지 스택의 디컨볼루션(역합성곱)
Heiko Gäthje - 2021년 10월 26일 화요일
시니어 트레이너, 교육 아카데미
광학 현미경으로 촬영한 이미지는 시료를 완벽하게 그대로 재현하지 못합니다. 따라서 시료 전처리 및 염색 프로토콜은 물론, 광학 수차와 현미경 및 디지털 카메라의 한계에서 비롯되는 오차 요인을 파악하고 제어해야 합니다.
디지털 이미지 처리: 점 연산 및 국소 연산 필터(재방송)
Heiko Gäthje - 2021년 7월 29일 목요일
시니어 트레이너, 교육 아카데미
디지털 이미지 처리 기법에 대해 더 자세히 알아보고 싶으신가요? 그렇다면 7월 29일에 진행되는 Ask the Experts 웨비나 다시보기를 시청해 보세요. 이번 웨비나에서는 점 연산 및 국소 연산 필터를 활용하여 현미경 이미지의 노이즈나 낮은 대비와 같은 오차 요인을 제어하는 방법을 살펴봅니다.
또한 이미지 분할, 특징 추출 및 임계값 처리와 같은 이미지 처리 기법의 수학적 원리를 알아보고, 전문가 Heiko가 이미지 처리의 윤리적 측면도 다룹니다. 이를 통해 특정 이미지 처리 기법의 사용이 허용되는지 판단하는 데 도움을 얻을 수 있습니다.
디지털 이미지 처리 2부: 고급 이미지 처리 필터
Heiko Gäthje - 2021년 3월 25일 목요일
시니어 트레이너, 교육 아카데미
이 주제를 다룬 첫 번째 웨비나에서는 광학 현미경으로 촬영한 이미지가 시료를 완벽하게 반영하지는 못한다는 점을 살펴보았습니다. 이미지에는 항상 오차 요인이 존재하며, 이러한 오차를 완전히 제거하는 것은 불가능하고 최소화할 수 있을 뿐입니다. 따라서 이미징 실험에서 얻은 원시 데이터는 최종 이미지 분석에 앞서 디지털 이미지 처리가 필요한 경우가 많습니다.
디지털 이미지 처리: 점 연산 및 국소 연산 필터
Heiko Gäthje - 2020년 11월 5일 목요일
시니어 트레이너, 교육 아카데미
광학 현미경으로 촬영한 이미지는 시료를 완벽하게 그대로 재현하지 못하며, 항상 제어해야 할 오차 요인이 존재합니다. 이번 웨비나에서는 이러한 오차 요인을 관리하고 제어하는 방법을 살펴봅니다.