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Multiphoton imaging with computational specificity

Description du projet

Spécificité informatique: des outils d’IA pour la détection de l’inflammation en imagerie multiphotonique

La coloration des tissus améliore la visualisation et aide les scientifiques à identifier de potentielles pathologies. Les agents de contraste biochimiques se lient aux molécules cibles, ce qui leur confère la spécificité souhaitée. La microscopie multiphotonique sans étiquette, en revanche, est une technique d’imagerie puissante qui permet de générer des images 3D de haute résolution dans les tissus vivants sans utiliser de colorants ni de teintures. Les outils modernes d’IA peuvent relier les informations contenues dans ces images sans étiquette à un type de cellule ou de tissu donné afin de générer une spécificité informatique. Avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet MICS entend développer de tels outils d’IA pour la coloration numérique des cellules immunitaires et la classification automatisée de l’inflammation des muqueuses dans les images de microscopie multiphotonique. Cela permettra d’étudier directement la localisation de cellules immunitaires spécifiques et l’altération globale des tissus.

Objectif

Digital staining based on machine learning models can provide cellular specificity to label-free optical imaging. This concept is particularly interesting for in vivo applications in fundamental research of auto-immune diseases as well as for future clinical translations. In this project “MICS – Multiphoton imaging with computational specificity”, I will develop and implement computational specificity for label-free multiphoton microscopy (MPM) using artificial intelligence (AI). The direct outcome of this project will be two AI modules to perform (i) automated classification of mucosal inflammation based on 3D images from colon tissue and (ii) digital staining of un-stained immune cells. This integration of computational specificity to label-free multiphoton microscopy will allow direct investigation of global tissue alteration as well as specific immune cell localization during inflammatory tissue remodelling. Digital staining is an emerging concept in the field of computational microscopy but has not yet been implemented for immune cells based on label-free MPM images. Building on my previous expertise in label-free in vivo imaging via endomicroscopy, future implementations of multiphoton endomicroscopy would profit from tools for computational specificity, developed during this project.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2022-PF-01

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Coordinateur

FRIEDRICH-ALEXANDER-UNIVERSITAET ERLANGEN-NUERNBERG
Contribution nette de l'UE
€ 192 125,76
Adresse
FREYESLEBENSTRAßE 1
91058 Erlangen
Allemagne
Région
Bayern Mittelfranken Erlangen, Kreisfreie Stadt
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée

Partenaires (1)