Exemples

Nos algorithmes intègrent de nombreuses méthodes d’analyses qui peuvent s’associer pour offrir plusieurs dizaines de combinaisons possibles. Ces méthodes variées conduisent au même objectif : identifier les objets d’intérêts dans les images. Ces algorithmes peuvent effectuer des mesures sur tous les objets détectés (négatifs + positifs) ou limitées aux objets qui possèdent un signal spécifique (objets positifs) : ils offrent le choix du système biologique d’intérêt à mesurer. Ils produisent :

  • le comptage des objets détectés,
  • la densité des objets détectés par unité de surface,
  • l’intensité moyenne du signal spécifique dans les objets (après correction du bruit de fond),
  • l’intensité du signal basal,
  • l’erreur statistique standard,
  • et bien d’autres paramètres biologiques…
  • les analyses qui sont directement présentées sont forme graphique.

Nos exemples soulignent la performance de nos algorithmes et illustrent les possibilités que nous offrons.

Si vos besoins ne sont pas illustrés dans ces exemples, nous pouvons adapter nos algorithmes ou nos protocoles de mesures dans bien des cas : consultez-nous.

Les méthodes standard de ciblage des objets en milieu biologique sont l’immunofluorescence et l’immunohistochimie. Ces deux techniques ont chacune leurs avantages.

 Méthode  Fluorescence  Histochimie
 Contraste des objets  Faible à moyen  Très bon
 Comptage des objets  Efficace en 3D  Efficace en 2D
 Morphologie des objets  Adaptée en 3D  Adaptée en 2D
 Colocalisation  Idéale  Difficile
 Bruit de fond  Moyen à gênant (non spécifique/autofluorescence)  Relativement faible
 Multiplexage  Riche (1-6 marqueurs)  Limité (1-3 marqueurs)
 Reconstruction 3D  Efficace  Difficile
 Mesure des intensités  Indiquée (2D/3D)  Contre-indiquée