Analyse quantitative d'images numériques

L'analyse quantitative d'images numériques dans la recherche préclinique implique l'utilisation de techniques informatiques avancées pour extraire des données quantitatives d'images capturées au cours d'expériences ou d'études. Ce processus implique l'utilisation de logiciels et d'algorithmes spécialisés pour quantifier divers paramètres tels que la taille, la forme, l'intensité et la distribution spatiale des cellules ou des caractéristiques dans les images numérisées de coupes de tissus.

En convertissant les informations visuelles en points de données mesurables, nous pouvons effectuer des analyses rigoureuses et reproductibles, ce qui permet d'étudier en profondeur les phénomènes biologiques, la progression des maladies et l'efficacité des traitements. Cette approche facilite la génération de données quantitatives, améliorant la précision, l'objectivité et l'efficacité des études précliniques.

L'analyse quantitative des coupes IHC et IF numérisées est un point fort de Biospective. Nous avons développé une plateforme technologique unique que nous appelons PERMITS™. Nous avons développé des algorithmes de segmentation entièrement automatisés qui quantifient la coloration et peuvent générer diverses mesures morphologiques, comme l'activation microgliale.

Un aspect unique de PERMITS™ est que nous analysons les données IHC ou IF sur des régions d'intérêt entières. Nous utilisons des algorithmes d'intelligence artificielle (IA) d'apprentissage profond que nous avons développés pour étiqueter la neuroanatomie sur les coupes de tissus. En analysant une région cérébrale entière, comme le striatum, l'hippocampe ou l'amygdale, nous pouvons gagner en puissance statistique par rapport à une simple analyse d'instantanés aléatoires à fort grossissement.