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Colloque
Malgré l'augmentation de la résolution par la microscopie à fluorescence de super-résolution, ces techniques demeurent difficiles à utiliser pour des utilisateurs non-initiés en raison des objectifs conflictuels qui doivent être optimisés afin d'acquérir des images de bonne qualité. Des techniques d'intelligence artificielle, plus particulièrement d'apprentissage par renforcement, pourraient s'avérer utiles pour assister ou contrôler la boucle d'acquisition. Par contre, les approches d'apprentissage par renforcement nécessitent beaucoup de données en entraînement. Cela rend difficile leur application à l'optimisation de techniques de microscopie de super-résolution due à la grande quantité d'échantillons biologiques qui seraient gaspillés lors de l'entraînement. Nous avons développé pySTED, …
Colloque
Les méthodes d’apprentissage profond sont prometteuses pour s’attaquer au défi de l’analyse d’images en neurosciences. Cependant, l’entraînement supervisé de modèles d’apprentissage profond nécessite de grandes quantités de données annotées. Ceci peut être problématique lorsque l’acquisition et l’annotation des données sont coûteuses. Par exemple, pour une tâche de segmentation en neurophotonique, un expert doit annoter manuellement des structures complexes dans des images de microscopie d’échantillons biologiques dispendieux. L’apprentissage actif (AL) vise à diminuer ce problème en réduisant la quantité de données à annoter en sélectionnant les échantillons les plus informatifs pour le modèle. Cependant, plusieurs approches d’AL supposent que le coût …
Colloque
La microscopie de fluorescence optique de super-résolution est un outil essentiel en biologie pour visualiser les structures cellulaires avec un minimum d'invasivité. La microscopie de déplétion par émission stimulée (STED) permet d'étudier les nanostructures d'échantillons biologiques, même vivants, en atteignant des résolutions inférieures à 60 nm, mais elle est souvent associée au photoblanchiment. Le microscopiste peut, dans certaines limites, minimiser le photoblanchiment en modulant soigneusement les paramètres d'imagerie (puissance du laser de déplétion et d'excitation, temps d'intégration, etc.). Cela nécessite toutefois une connaissance a priori de leur influence sur les objectifs d'imagerie (résolution spatiale, photoblanchiment, rapport signal à bruit). Des …
