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选择日本大学时需要考虑的因素
学术声誉：考虑学校在专业领域的排名和声望。
授课语言：确认学校是否提供日语或英语授课。
地理位置：考虑学校所在城市的大小、生活成本和文化氛围。
学费和奖学金：了解学费、生活费和可用的奖学金机会。
校友联系：考虑学校的校友网络和就业支持。
研究机会：如果计划从事研究，请调查学校的研究设施和项目。
国际化氛围：考虑学校的国际学生比例和提供的外语支持。
CellpyLib is an opensource library for quantitative image analysis in biology. It contains a collection of stateoftheart, peerreviewed methods for biomedical image analysis, developed by active researchers in the field.
Key Features:
Userfriendly interface with intuitive API
Highperformance implementation for largescale image analysis
Wide range of methods for cell segmentation, tracking, and analysis
Modular architecture for easy integration with other libraries
Active development and support from a vibrant community
Applications:
Cell segmentation and tracking
Cell morphology analysis
Cell cycle analysis
Image registration and stitching
Image visualization and exploration
Documentation:
[User Guide]()
[API Reference]()
[Tutorials]()
[Examples]()
Citation:
If you use CellpyLib in your research, please cite the following paper:
Zhang, H., Bertels, J.M., Eijkelenburg, M. et al. CellpyLib: an opensource Python library for quantitative analysis of biomedical images. Nat Methods 18, 1034–1035 (2021).
Funding:
The development of CellpyLib is supported by the Netherlands Organization for Scientific Research (NWO) through the Vidi grant 864.14.005.
Community:
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