R
- Détails
- Logiciels libres
Logiciel de programmation dédié aux calculs des statistiques de données.
- Disponible sur le plateau MRI-CRBM
- https://www.r-project.org/
La plate-forme met a disposition des logiciels commerciaux pour l'analyse de données, des logiciels open source et des solutions développées sur la plate-forme MRI. Nous fournissons également l'accès à des solutions de deep-learning, y compris l'apprentissage (training) sur nos machines.
Logiciel de programmation dédié aux calculs des statistiques de données.
Logiciel dédié aux analyses d’images FLIM. Permet entre autre les calculs de temps de vie de fluorescence, d’amplitudes, et d’intensités.
Détection et segmentation automatiques des cellules et des noyaux à l'aide de polygones convexes en étoile.
Utilisez dl4mic pour entraîner et appliquer StarDist.
Voir symphotime-64-fluorescence-lifetime-imaging-and-correlation-software (en anglais)
UNet est une méthode d'apprentissage profond pour la classification des pixels. Il peut être entraîné à segmenter différents types d'objets dans les images. La première moitié de l'architecture U-Net est un réseau neuronal convolutif à sous-échantillonnage qui agit comme un extracteur de caractéristiques à partir des images d'entrée. L'autre moitié suréchantillonne ces résultats et restaure une image en combinant les résultats du sous-échantillonnage avec les images suréchantillonnées. Utilisez dl4mic pour former et appliquer le réseau UNet.
Se déplaçant de manière transparente entre la restauration, la visualisation et la quantification, le logiciel Volocity est conçu pour une véritable analyse 3D des images de fluorescence. Visualisez vos cellules sous tous les angles. Mesurez les formes, les volumes et les distances. Reliez la structure cellulaire à la fonction avec une précision et une rapidité exceptionnelles. Comparez des échantillons et identifiez des tendances. Produisez des tableaux et des graphiques prêts à être publiés. Donnez une nouvelle dimension à votre analyse d'image grâce à l'analyse d'image en 3D.
Outil pour l'analyse des scratch assays. L'outil mesure la surface d'une plaie dans un tissu cellulaire pour chaque image d'une série
Téléchargement et plus d'informations : Wound Healing Tool sur github
Logiciel d’analyse d’images. Permet la manipulation 3D d’images ZEISS. Possibilité d’analyser des expériences de FRAP et le cas échéant de processer des données (fast) AiryScan.
Un certain nombre de logiciels de traitement et d'analyse d'images sont disponibles sur nos ordinateurs. Veuillez nous contacter si vous avez besoin d'aide avec l'un de ces logiciels.
Un certain nombre de logiciels d'analyse d'images à code source ouvert sont disponibles sur nos ordinateurs. D'autres progiciels open source peuvent être installés sur demande. La plupart de nos ordinateurs sont équipés pour le traitement 3D/4D ainsi que pour l’entraînement et l'application de solutions d'apprentissage profond. Si vous avez besoin d'aide avec un logiciel d'analyse d'images open source, veuillez nous contacter.
Outils d'analyse et extensions développés à l'MRI. Vous pouvez trouver la liste complète des outils disponibles publiquement que nous avons développés dans notre github. Veuillez nous contacter si vous avez un problème d'analyse d'image non résolu. Nous pouvons soit vous orienter vers des solutions déjà existantes, soit développer un outil personnalisé pour vous.
Nous avons développé un outil dl4mic, qui permet aux utilisateurs d'entraîner et d'exécuter des solutions d'apprentissage profond à partir d'une interface graphique intégrée à FIJI/ImageJ. Actuellement, 4 modèles de réseaux sont disponibles dans l'outil : UNet, Dense-UNet, Noise2Void et Stardist. L'outil permet d'intégrer rapidement d'autres modèles. Pour la segmentation cellulaire, nous proposons Cellpose. Cellpose est déjà entraîné avec un grand nombre d'images de cellules et peut souvent être utilisé sans entraînement supplémentaire. Notre version de Cellpose permet d'exécuter un traitement par lots à partir de l'interface utilisateur graphique.