Eine praxisnahe Einführung in reproduzierbare Workflows mit Large Language Models
Beschreibung:
Diese praxisnahe Einführung zeigt, wie mikroskopische Bilddaten mithilfe von Large Language Models (LLMs) systematisch und reproduzierbar quantitativ ausgewertet werden können. Im Zentrum steht nicht die Black Box Automatisierung, sondern die transparente Übersetzung klar formulierter Analyse Schritte in nachvollziehbaren Code.
Der Band vermittelt zunächst die Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung, darunter Vorverarbeitung, Schwellenwertverfahren, morphologische Operationen, Distanztransformation, Segmentierung und Farbzerlegung. Darauf aufbauend werden vollständige Analyse Workflows anhand typischer biomedizinischer Anwendungen entwickelt, insbesondere der quantitativen Analyse von DAPI gefärbten Zellkernen und immunhistochemischen Färbungen. Behandelt werden alle Schritte von der Bildaufbereitung über Quantifizierung und Visualisierung bis zur Interpretation der Ergebnisse.
Ergänzend werden skalierbare Workflows, grundlegende statistische Aspekte quantitativer Bilddaten sowie Fragen der Reproduzierbarkeit, Dokumentation und des Datenschutzes im Umgang mit medizinischen Bilddaten und LLMs diskutiert.
Das Buch richtet sich an Studierende und Forschende in Biomedizin, Histologie und Zellbiologie, die quantitative Bildanalysen methodisch fundiert und ohne umfangreiche Programmiererfahrung umsetzen möchten.
Über die Urheberinnen:
Dr. Moritz Mayer ist Arzt und promovierte im Fachbereich Radiologie/Nuklearmedizin. Aus seiner wissenschaftlichen Arbeit zur quantitativen Analyse mikroskopischer Bilddaten sowie der Entwicklung eigener Softwarelösungen wie BlotQuant und CytoCount entstand dieses Buch, das Forschenden einen verständlichen, praxisnahen und wissenschaftlich fundierten Zugang zur reproduzierbaren Bildanalyse mit Large Language Models eröffnet.
Produktdetails:
- Autor:in: Moritz Niklas Stanislaus Mayer
- Erscheinungsdatum: 30.10.2026
- Sprache: Deutsch
- Seitenumfang: 160 Seiten
- ISBN: 9783662736098
GPSR Kontakt:
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