Imagerie spatio-temporelle, intelligence artificielle et computIng pour la chimie et biologie de la cellule (SAIRPICO)
![SAIRPICO](/sites/default/files/styles/header_sciences/public/medias/images/2024-01/Banniere-VesiclesActin-TIRF3D-crop.png?h=49d301e8&itok=QiSaACm2)
L'objectif de l'équipe est de développer des méthodes computationnelles et des algorithmes d'intelligence artificielle pour résoudre les problèmes de reconstruction d'images, ainsi que pour quantifier la mobilité et les interactions moléculaires à très haute résolution spatiale, à l'échelle de la cellule unique. Nous concevons de nouvelles approches d'imagerie qui non seulement fourniront de nouvelles informations sur les mécanismes de l'endocytose, mais auront le potentiel d'être appliquées dans d’autres études pour lesquelles l'organisation spatiale et moléculaire des lipides/protéines définit à la fois la structure et la fonction de ces assemblages dans des systèmes reconstitués et dans des cellules vivantes, avec des applications en nanomédecine.
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DCT2net: An Interpretable Shallow CNN for Image DenoisingIEEE Transactions on Image Processing
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Statistical analysis of particle trajectories in living cellsPhysical Review E
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Piecewise-Stationary Motion Modeling and Iterative Smoothing to Track Heterogeneous Particle Motions in Dense EnvironmentsIEEE Transactions on Image Processing
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A Guided Tour of Selected Image Processing and Analysis Methods for Fluorescence and Electron MicroscopyIEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing
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Fast live simultaneous multiwavelength four-dimensional optical microscopyProceedings of the National Academy of Sciences
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Patch-Based Nonlocal Functional for Denoising Fluorescence Microscopy Image SequencesIEEE Transactions on Medical Imaging