Imagen biologica

Vector biológico

La Unidad de Análisis de Imágenes Biológicas (BIA) desarrolla y mejora metodologías originales y rigurosas para la cuantificación de secuencias de imágenes multicanal en 3D en la obtención de imágenes biológicas, a nivel celular y molecular, pero también a nivel de organizaciones.

Esto incluye el análisis espacial de biomoléculas, la dinámica de orgánulos subcelulares, la biofísica de la motilidad celular, la orquestación espacio-temporal del tráfico celular, la propagación de patógenos o el análisis del comportamiento social en ratones.

Nuestro trabajo se centra en la imagen matemática, el flujo óptico aumentado biofísicamente, los modelos de contornos activos, la estadística espacial y el aprendizaje profundo. También trabajamos en patología digital y análisis de imágenes en color.

Nuestras herramientas matemáticas se desarrollan primero en colaboración con biólogos que aportan imágenes y preguntas biológicas. Para ello, disponemos de un laboratorio tipo P2 para el cultivo y etiquetado de células eucariotas, bioquímica y biología molecular, en la perspectiva de los experimentos de microscopía.

Fotografía del cuerpo humano

Los científicos utilizan la microscopía de superresolución para estudiar mundos celulares hasta ahora desconocidos, revelando detalles a escala nanométrica en el interior de las células. El método ha revolucionado la microscopía óptica y ha hecho que sus inventores reciban el Premio Nobel de Química en 2014.

La microscopía de localización de moléculas individuales (SMLM) es un tipo de microscopía de superresolución. Consiste en marcar las proteínas de interés con moléculas fluorescentes y utilizar la luz para activar solo unas pocas moléculas a la vez. Con este método se adquieren múltiples imágenes de la misma muestra. Para crear una imagen significativa, un programa informático descifra los datos y compila la imagen completa.

DECODE (DEep COntext DEpendent) es un programa informático basado en una red neuronal que aprende de los datos de entrenamiento y mejora con el tiempo a medida que se le suministran más y más ejemplos. Los científicos utilizaron un truco recientemente establecido para el entrenamiento de redes neuronales: en lugar de usar imágenes reales para entrenar la red, utilizaron datos sintéticos generados por una simulación numérica. Al incorporar información sobre el montaje microscópico y la física de las imágenes, los investigadores lograron simulaciones que se acercaban mucho a las adquisiciones del mundo real. Como resultado, una red neuronal entrenada para localizar moléculas de fluorescencia utilizando datos simulados puede también localizar fluoróforos en imágenes reales.

Imágenes de ADN

ResumenAntecedentesLa imagen biológica es un campo emergente que abarca una amplia gama de aplicaciones en la investigación biológica y clínica. Sin embargo, mientras que la maquinaria para la experimentación automatizada y la adquisición de datos se ha desarrollado rápidamente en los últimos años, el análisis automatizado de imágenes a menudo introduce un cuello de botella en el cribado de alto contenido.MétodosWndchrm es una utilidad de código abierto para el análisis de imágenes biológicas. El software funciona extrayendo primero los descriptores de contenido de la imagen en bruto, las transformaciones de la imagen y las transformaciones compuestas de la imagen. A continuación, se seleccionan las características más informativas, y el vector de características de cada imagen se utiliza para la clasificación y la medición de la similitud.ResultadosWndchrm se ha probado utilizando varios conjuntos de datos biológicos disponibles públicamente, y ha proporcionado resultados que son favorablemente comparables al rendimiento de los algoritmos de tareas específicas desarrollados para estos conjuntos de datos. La sencilla interfaz de usuario permite a los investigadores que no tienen conocimientos de los métodos de visión por ordenador y que no tienen experiencia en programación informática aplicar el análisis de imágenes a sus datos.ConclusiónSe sugiere que wndchrm puede utilizarse eficazmente para una amplia gama de tareas de análisis de imágenes biológicas. El uso de wndchrm puede permitir a los científicos realizar análisis automatizados de imágenes biológicas evitando el costoso reto de implementar algoritmos de visión por ordenador y reconocimiento de patrones.

Fondo de pantalla de Biología 4k

Las imágenes fotográficas destinadas a un uso científico, como las pruebas forenses, la documentación médica o la recopilación de datos micrográficos, pueden diferir significativamente en cuanto a su realización y a los principios estéticos que guían su creación. En este seminario web se analizarán algunas de las consideraciones técnicas, prácticas y estéticas que intervienen en el proceso. 31 minutos.

Joseph Barabe (JB): Gracias, Chuck, por tu amable presentación. Buenas tardes a todos, y bienvenidos al seminario web de la Facultad de Ciencias Aplicadas Hooke «¿Qué es la imagen científica y por qué es especial?» Soy Joe Barabe, y será un placer para mí compartir hoy con ustedes algunas reflexiones sobre este tema.

El modo en que se eligió este tema puede resultar interesante. Hace unos meses, la gente de Hooke me pidió que desarrollara un taller sobre fotomicrografía. Después de muchas discusiones, decidimos ampliar un poco el tema y llamarlo Fotomicrografía e Imagen Científica. En esta clase de la Facultad de Ciencias Aplicadas Hooke se hará hincapié en la fotomicrografía, que es la fotografía a través del microscopio, pero también incluiremos la fotomacrografía, la iluminación de sujetos especiales y otras técnicas de imagen científica.