Multiphoton imaging with computational specificity
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...
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.ver más
06-11-2024:
IDAE Cadena de Valor...
Se ha cerrado la línea de ayuda pública: Ayudas a Proyectos para reforzar la Cadena de Valor de equipos necesarios para la transición a una economía de cero emisiones netas
05-11-2024:
Cataluña Gestión For...
Se abre la línea de ayuda pública: Gestión Forestal Sostenible para Inversiones Forestales Productivas para el organismo:
04-11-2024:
Doctorados industria...
Se ha cerrado la línea de ayuda pública: Formación de doctores y doctoras de las universidades del Sistema universitario de Galicia (SUG) en empresas y centros de innovación y tecnología para el organismo:
Seleccionando "Aceptar todas las cookies" acepta el uso de cookies para ayudarnos a brindarle una mejor experiencia de usuario y para analizar el uso del sitio web. Al hacer clic en "Ajustar tus preferencias" puede elegir qué cookies permitir. Solo las cookies esenciales son necesarias para el correcto funcionamiento de nuestro sitio web y no se pueden rechazar.
Cookie settings
Nuestro sitio web almacena cuatro tipos de cookies. En cualquier momento puede elegir qué cookies acepta y cuáles rechaza. Puede obtener más información sobre qué son las cookies y qué tipos de cookies almacenamos en nuestra Política de cookies.
Son necesarias por razones técnicas. Sin ellas, este sitio web podría no funcionar correctamente.
Son necesarias para una funcionalidad específica en el sitio web. Sin ellos, algunas características pueden estar deshabilitadas.
Nos permite analizar el uso del sitio web y mejorar la experiencia del visitante.
Nos permite personalizar su experiencia y enviarle contenido y ofertas relevantes, en este sitio web y en otros sitios web.