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Imaging methods enabling the acquisition of millions of cell contours have opened the path for improved understanding of development, repair, homeostasis and pathology. The full potential of such imaging methods can only be reache... see more

30/06/2022

CNRS

150K€

Project Budget: 150K€

Project leader

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

PARTICIPATION DEPralty Sin fecha límite de participación.

Ver 2 Participantes

Financing granted El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto The day 2022-06-30

ERC-2019-POC: ERC Proof of Concept Grant Scope:Eligible Countries

I+D

Cerrada does 6 years

0% 100% 100%

characteristics of the participant

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Private Information

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

2 Participantes

CNRS

150.00K€ | Leader

RAMONDIN CAPSULAS

195.63K€ | participant

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Project duration: 25 months Date Start: 2020-05-25
End date: 2022-06-30

Project leader

CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Project Budget 150K€

participation deadline Sin fecha límite de participación.

Project description Imaging methods enabling the acquisition of millions of cell contours have opened the path for improved understanding of development, repair, homeostasis and pathology. The full potential of such imaging methods can only be reached when robust, cost-effective and user-friendly methods are democratized to extract important information from the huge amounts of data generated. Our project aims to implement a disruptive deep-learning based technology, O-NEAT, that uses these masses of data for training neural networks to automatically and reproducibly explore tissue dynamics. This would enable researchers in academia and the private sector to quickly and reliably extract information regarding cell dynamics in normal or pathological conditions thus having significant potential market applications.

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