Thèse soutenue

méthodologie de modélisation de la croissance de neurosphères sous microscope à contraste de phase
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Auteur / Autrice : Stephane Ulysse Rigaud
Direction : Daniel Racoceanu
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 10/03/2014
Etablissement(s) : Paris 6
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris
Jury : Examinateurs / Examinatrices : Joo-Hwee Lim, Xavier Descombes, Patrick Bouthemy, Nicolas Lomenie, Georges Stamon, Vincent Mouly, Thomas Boudier

Résumé

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L'étude des cellules souches est l'un des champs de recherches les plus importants dans le domaine biomédical. La vision par ordinateur et le traitement d'images ont été fortement mis en avant dans ce domaine pour le développement de solutions automatiques de culture et d'observation de cellules. Ce travail de thèse propose une nouvelle méthodologie pour l'observation et la modélisation de la prolifération de cellule souche neuronale sous microscope à contraste de phase. À chaque observation réalisée par le microscope durant la prolifération, notre système extrait un modèle en trois dimensions de la structure de cellules observées. Cela est réalisé par une suite de processus d'analyse, synthèse et sélection. Premièrement, une analyse de la séquence d'images de contraste de phase permet la segmentation de la neurosphère et des cellules la constituant. À partir de ces informations, combinées avec des connaissances a priori sur les cellules et le protocole de culture, plusieurs modèles 3-D possibles sont générés. Ces modèles sont finalement évalués et sélectionnés par rapport à l¿image d¿observation, grâce à une méthode de recalage 3-D vers 2-D. A travers cette approche, nous présentons un outil automatique de visualisation et d'observation de la prolifération de cellule souche neuronale sous microscope à contraste de phase.