{"id":3986,"date":"2019-12-16T18:16:39","date_gmt":"2019-12-16T17:16:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.quantacell.com\/fr\/?page_id=3986"},"modified":"2025-04-02T15:08:13","modified_gmt":"2025-04-02T14:08:13","slug":"news","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.quantacell.com\/fr\/news\/","title":{"rendered":"News"},"content":{"rendered":"\t\t
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Programmation logicielle pour les applications biologiques<\/a><\/h2><\/header>
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Lorsque les outils informatiques disponibles sur le march\u00e9 ne correspondent pas aux attentes, il est possible de cr\u00e9er un nouvel outil, un nouveau...<\/p>En savoir +<\/a><\/div>\n <\/div><\/div><\/div>\n <\/div>\n <\/article>

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\n \"time-lapse\n <\/div>\n <\/div>

Analyse de colocalisation 3D<\/a><\/h2><\/header>
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La colocalisation est un outil important pour le biologiste cellulaire. Cette information permet de mesurer la promiscuit\u00e9 de deux mol\u00e9cules fluorescentes dans la...<\/p>En savoir +<\/a><\/div>\n <\/div><\/div><\/div>\n <\/div>\n <\/article>

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\n \"histology\"\n <\/div>\n <\/div>

Analyse tissulaire<\/a><\/h2><\/header>
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La quantification automatique des tissus consiste \u00e0 reproduire \u00e0 l\u2019aide d\u2019algorithmes l\u2019interpr\u00e9tation des anatomo-pathologistes.<\/p>En savoir +<\/a><\/div>\n <\/div><\/div><\/div>\n <\/div>\n <\/article>

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\n \"compartiments\n <\/div>\n <\/div>

Segmentation des compartiments cellulaires<\/a><\/h2><\/header>
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Chaque compartiment cellulaire a une morphologie propre, une structure fibreuse ne peut donc pas \u00eatre segment\u00e9e de la m\u00eame mani\u00e8re qu\u2019un spot (kin\u00e9tocore)...<\/p>En savoir +<\/a><\/div>\n <\/div><\/div><\/div>\n <\/div>\n <\/article>

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\n \"nodule\n <\/div>\n <\/div>

QuantaCell a remport\u00e9 le SFR Data Challenge sur le cancer du poumon \u00e0 la Journ\u00e9e fran\u00e7aise de radiologie<\/a><\/h2><\/header>
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QuantaCell a remport\u00e9 le SFR Data Challenge sur le cancer du poumon \u00e0 la Journ\u00e9e fran\u00e7aise de radiologie<\/p>En savoir +<\/a><\/div>\n <\/div><\/div><\/div>\n <\/div>\n <\/article>

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\n \"deep\n <\/div>\n <\/div>

Deep learning pour la d\u00e9tection d\u2019objets peu contrast\u00e9s<\/a><\/h2><\/header>
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Le Deep Learning (\u00e9galement appel\u00e9 l\u2019apprentissage profond) fait partie de l\u2019ensemble des m\u00e9thodes de Machine Learning. Il s\u2019agit donc d\u2019une technique permettant aux...<\/p>En savoir +<\/a><\/div>\n <\/div><\/div><\/div>\n <\/div>\n <\/article>

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Analyse de la structure v\u00e9g\u00e9tale par microscopie \u00e9lectronique<\/a><\/h2><\/header>
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Les images de microscopie \u00e9lectronique \u00e0 balayage (SEM) se pr\u00eatent parfaitement \u00e0 l\u2019analyse d\u2019images et \u00e0 la quantification automatique.<\/p>En savoir +<\/a><\/div>\n <\/div><\/div><\/div>\n <\/div>\n <\/article>

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Croisement d\u2019informations h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes<\/a><\/h2><\/header>
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La masse d\u2019information accessible par internet sur les donn\u00e9es biologiques et chimiques est \u00e9norme. Ces informations peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour enrichir les r\u00e9sultats...<\/p>En savoir +<\/a><\/div>\n <\/div><\/div><\/div>\n <\/div>\n <\/article>

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\n \"morphologie\n <\/div>\n <\/div>

Suivi de la morphologie d\u2019un organe dans le temps<\/a><\/h2><\/header>
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Dans cet exemple les transformations morphologiques de la glande mammaire sont analys\u00e9es chez la souris adulte durant les phases de lactation. Les glandes...<\/p>En savoir +<\/a><\/div>\n <\/div><\/div><\/div>\n <\/div>\n <\/article><\/div>\n

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