Solution d'IA pour le traitement de bout en bout des images de microscopie cellulaire

Créer une méthode d'analyse automatique et de regroupement d'images de microscopie cellulaire, y compris la microscopie d'objets 3D multicouches, et mettre en œuvre la méthode développée pour le traitement d'images 2D/3D de modèles de cellules humaines cultivées et le regroupement basé sur des modèles de modification de protéines

Restauration d'images de microscopie naturellement déformées pour la visualisation et l'analyse suivantes de modèles significatifs de formation de protéines à l'intérieur des cellules vivantes.

Les schémas de modification des protéines à l'intérieur des cellules jouent un rôle important dans la régulation de l'expression des gènes. Dans ce travail, nous visons à développer une méthode permettant une analyse détaillée de la formation significative de protéines à l'intérieur des cellules vivantes avec la visualisation et le traitement des images cellulaires de microscopie. Cependant, les images de microscopie observées souffrent d'artefacts visibles liés au flou et au bruit. L'une des principales approches modernes du traitement d'images microscopiques de cultures cellulaires est la vision par ordinateur utilisant des méthodes d'apprentissage en profondeur et l'intelligence artificielle (IA). Dans ce travail, nous visons à mettre en œuvre des méthodes d'IA tout au long du pipeline de restauration et d'analyse d'images de cellules de microscopie. Le schéma proposé implique la mise en œuvre de méthodes d'apprentissage en profondeur pour la restauration d'images, la segmentation et la localisation temporelle et spatiale des cellules. Par la suite, nous prévoyons de mettre en œuvre des approches d'IA pour l'extraction de modèles significatifs de modifications de protéines à l'intérieur des cellules et d'utiliser ces informations pour un regroupement cellulaire efficace. Nos expérimentations portent aussi bien sur des images 2D que sur des objets 3D multicouches. Au meilleur de la connaissance des auteurs, il s'agit du premier travail à appliquer l'IA pour les cellules vivantes avec extraction et regroupement.