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【目的】顕微鏡用画像解析Webアプリケーションの開発

【背景】
画像解析シングルWebアプリケーションの追加修正と開発をお願いしたいです。
大きく分けて
①画像の挿入・構築・表示の実装
②画像の処理・解析の実装
③機械学習・深層学習の実装
があります。

①について
bioformats(OME-serverは用いない）を用いて各メタデータを
Vesselの自動選択
Vessel holeの自動紐づけ（カラム、ロウ）
チャネルの自動紐づけ（重ね合わせ表示）
対物レンズの自動紐づけ
Zスタックの自動紐づけ
タイムラインの自動紐づけ
に自動紐づけ

leaflet,bioformatsもしくはOpenCV.jsでタイル状の画像を表示
表示するタイルは連結する必要があり、画像のはしごとのパターンを認識して貼り付けるStichng機能の実装
タイル連結の順番の組み合わせ縦向き・横向き・左右反転・上下反転・牛降順
枚数に対する行と列の数の設定
XYの隙間の設定
パターンマッチング・パターンマッチングの％設定・XYの重なりpixel領域の設定
シェーディング補正
ホワイトバランス・ブラックバランス設定
エッジ吸着
吸着設定なしで結合

３Dの表示・抽出
タイムラインの表示・抽出
bit数の維持
２Dと３Dファイル項目の実装:openCV,openGL,付随するgithub
（二値化、強調、平均化、２D/3Dデコンボリューション、簡易デコンボリューション、デジタル微分干渉、デジタル位相差、フォーカス合成、分離、均一化、減算、演算など）
測定の実施及び測定データの取得
機械学習機能の実装
深層学習機能の実装

bioformatsダウンロードページ
https://www.openmicroscopy.org/bio-formats/

機能的には画像の紐づけはOMEO、CellProfiler、画像フィルタ・処理と解析と機械学習はImagePro10、深層学習はTensorFlowを想像していただけると
こちらの要望しているものが理解しやすいです。またこちらのOMEO、Cell Profiler、ImagePro10、TensorFlowがわからないとこの案件は難しいと思います。

画像の実装と構築に関してはより専門的ですので資料を添付いたします。

②，③については添付の機能の説明のエクセル資料をみていただければと思います。
N列の優先度がSSとSが今回お願いする機能になります、優先度のAもしくはBは今後の案件になります。

【提案方法】
専門的な分野になりますのでご自身でいろいろ調べる必要があります。
特にbioformatsに関しては事前に試してから応募してください。

【重視する点】
クオリティ、納期、提案力、レスポンス、NDAを契約している方。顕微鏡用画像解析ソフトウェアに精通している方