Le laboratoire a récemment développé HoloPhase3D, un microscope holographique 3D qui permet d'observer et de suivre en temps réel le développement d'objets biologiques complexes et multi-diffusant (tels que des embryons de souris et des organoïdes). Ce microscope est associé à des algorithmes multicouches pour la reconstruction d'images en 3D et à des algorithmes d'analyse basés sur l'IA pour la segmentation automatique des cellules ainsi que de certaines structures intracellulaires. Toutefois, la segmentation des structures spécifiques (par exemple les noyaux cellulaires) reste encore un défi majeur en imagerie de phase, car la résolution en z et le contraste limité ne permettent pas une définition robuste des contours. Dans ce contexte, le microscope actuel sera enrichi d'une voie optique en épifluorescence, afin de visualiser les structures intracellulaires avec des marqueurs fluorescents. Pour la mise en place de l'analyse, vous serez responsable de développer des réseaux de neurones dédiés à la détection et segmentation de différentes structures marquées en fluorescence en 3D, et à la quantification des métriques associées en imagerie de phase. Plus précisément, votre mission consistera à : Concevoir et développer des algorithmes d'IA pour la coloration virtuelle des images de phase à partir des images obtenues en fluorescence Appliquer ces nouveaux algorithmes sur des time-lapse d'images acquises sans marquage, afin de valider leur efficacité dans le temps et réaliser des analyses morphologiques. Proposer des pistes d'amélioration pour optimiser les performances des algorithmes et leur intégration dans le code d'analyse existant.
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