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1. You, Zhenzhen. Etude de la morphologie et de la distribution des neurones dans le cerveau de macaque par microscopie optique : Study of the morphology and distribution of neurons in the macaque brain using optical microscopy.

Degree: Docteur es, Informatique, Télécommunications et Électronique, 2017, Université Pierre et Marie Curie – Paris VI

La compréhension des mécanismes impliqués dans les cas sains, les maladies neurodégénératives ainsi que le développement de nouvelles approches thérapeutiques repose sur l’utilisation de modèles expérimentaux pertinents et de techniques d’imagerie adaptées. Dans ce contexte, la microscopie virtuelle offre la possibilité unique d’analyser ces modèles à l’échelle cellulaire avec une très grande variété de marquages histologiques. Mon projet de thèse consiste à mettre en place et à appliquer une méthode d’analyse d’images histologiques en couleur permettant de segmenter et de synthétiser l’information relative aux neurones à l’aide de l’anticorps NeuN sur des coupes de cerveau de macaque. Dans ce travail, nous appliquons d’abord la méthode de Random Forest (RF) pour segmenter les neurones ainsi que le tissu et le fond. Ensuite, nous proposons une méthode originale pour séparer les neurones qui sont accolés afin de les individualiser. Cette méthode s’adapte à l’ensemble des neurones présentant une taille variable (diamètre variant entre 5 et 30 μm). Elle est également efficace non seulement pour des régions dites « simples » caractérisées par une faible densité de neurones mais aussi pour des régions dites « complexes » caractérisées par une très forte densité de plusieurs milliers de neurones. Le travail suivant se concentre sur la création de cartes paramétriques synthétisant la morphologie et la distribution des neurones individualisés. Pour cela, un changement d’échelle est mis en œuvre afin de produire des cartographies présentant des résolutions spatiales plus faibles (résolution originale de 0,22 μm et cartographies créées proposant une résolution spatiale adaptative de quelques dizaines à quelques centaines de micromètres). Plusieurs dizaines de paramètres morphologiques (rayon moyen, surface, orientation, etc.) sont d’abord calculés pour chaque neurone ainsi que des paramètres colorimétriques. Ensuite, il est possible de synthétiser ces informations sous la forme de cartes paramétriques à plus basse résolution à l’échelle de régions anatomiques, de coupes voire, à terme, de cerveaux entiers. Cette étape transforme des images microscopiques qualitatives couleur en images mésoscopiques quantitatives, plus informatives et plus simples à analyser. Ce travail permet d’analyser statistiquement de très grands volumes de données, de synthétiser l’information sous la forme de cartographies quantitatives, d’analyser des problèmes extrêmement complexes tels que la mort neuronale et à terme de tester de nouveaux médicaments voire de confronter ces informations acquises post mortem avec des données acquises in vivo.

Understanding the mechanisms involved in healthy cases, neurodegenerative diseases and the development of new therapeutic approaches is based on the use of relevant experimental models and appropriate imaging techniques. In this context, virtual microscopy offers the unique possibility of analyzing these models at a cellular scale with a very wide variety of histological markers. My thesis project consists in…

Advisors/Committee Members: Delzescaux, Thierry (thesis director).

Subjects/Keywords: Individualisation des neurones; Comptage de neurones; Segmentation; Images histologiques; Microscopie optique; Cerveau de macaque; Neuron individualization; Neuron counting; Macaque brain; 004; 610.28

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APA (6th Edition):

You, Z. (2017). Etude de la morphologie et de la distribution des neurones dans le cerveau de macaque par microscopie optique : Study of the morphology and distribution of neurons in the macaque brain using optical microscopy. (Doctoral Dissertation). Université Pierre et Marie Curie – Paris VI. Retrieved from http://www.theses.fr/2017PA066278

Chicago Manual of Style (16th Edition):

You, Zhenzhen. “Etude de la morphologie et de la distribution des neurones dans le cerveau de macaque par microscopie optique : Study of the morphology and distribution of neurons in the macaque brain using optical microscopy.” 2017. Doctoral Dissertation, Université Pierre et Marie Curie – Paris VI. Accessed October 24, 2020. http://www.theses.fr/2017PA066278.

MLA Handbook (7th Edition):

You, Zhenzhen. “Etude de la morphologie et de la distribution des neurones dans le cerveau de macaque par microscopie optique : Study of the morphology and distribution of neurons in the macaque brain using optical microscopy.” 2017. Web. 24 Oct 2020.

Vancouver:

You Z. Etude de la morphologie et de la distribution des neurones dans le cerveau de macaque par microscopie optique : Study of the morphology and distribution of neurons in the macaque brain using optical microscopy. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université Pierre et Marie Curie – Paris VI; 2017. [cited 2020 Oct 24]. Available from: http://www.theses.fr/2017PA066278.

Council of Science Editors:

You Z. Etude de la morphologie et de la distribution des neurones dans le cerveau de macaque par microscopie optique : Study of the morphology and distribution of neurons in the macaque brain using optical microscopy. [Doctoral Dissertation]. Université Pierre et Marie Curie – Paris VI; 2017. Available from: http://www.theses.fr/2017PA066278

2. Barbarin, Nicolas. La reconnaissance automatisée des nannofossiles calcaires du Cénozoïque : The automatic recognition of the calcareous nannofossils of the Cenozoic.

Degree: Docteur es, Géosciences de l'environnement, 2014, Aix Marseille Université

SYRACO est un SYstème de Reconnaissance Automatisée des COccolithes, développé à son origine par Luc Beaufort et Denis Dollfus à partir de 1995 et plus récemment avec Yves Gally. L'utilité d'un tel système est de permettre aux spécialistes un gain de temps majeur dans l'acquisition et le traitement des données. Dans ce travail, le système a été amélioré techniquement et sa reconnaissance a été étendue aux nannofossiles calcaires du Cénozoïque. Ce système fait le tri entre les nannofossiles et les non-nannofossiles avec une efficacité respectivement estimée à 75% et 90 %. Il s'appuie sur une nouvelle base d'images de référence d'espèces datant de l'Eocène Supérieur aux espèces vivantes, ce qui représente des centaines d'espèces avec une forte variabilité morphologique. Il permet de réaliser une classification en 39 morphogroupes par la combinaison de réseaux de neurones artificiels avec des modèles statistiques. Les résultats sont présentés sous forme de comptages automatisés, de données morphométriques (taille, masse...) et de mosaïques d'images. Il peut ainsi être utilisé pour des analyses biostratigraphiques et paléocéanographiques.

SYRACO is an automated recognition system of coccoliths, originally developed since 1995 by Luc Beaufort and Denis Dollfus, and more recently with the help of Yves Gally. The main purpose of this system is for specialists to save time in the acquisition and treatment of data. By this recent work, the system has been technically improved and its ability of recognition has been extended to calcareous nannofossils of the Cenozoic Era. It sorts nannofossils and non-nannofossils with a reliability respectively estimated to 75% and 90%. It is based on a new reference images database of species from the Upper Eocene up to living species. This represents hundreds of species with a high morphological variability. It leads to the establishment of a classification arranged in 39 morphogroups, combining artificial neural networks to statistical models. The results are presented as automated counting, morphometrical data (size, mass...) and mosaics of images. Those results can be valuable in biostratigraphical and paleoceanographical analyses.

Advisors/Committee Members: Beaufort, Luc (thesis director).

Subjects/Keywords: Reconnaissance automatique; Nannofossiles calcaires; Cénozoïque; Coccolithophoridés; Microscopie optique; Traitement d'image; Réseaux de neurones artificiels; Classifications statistiques; Comptage automatique; Biostratigraphie; Paléocéanographie; Automatic recognition; Calcareous nannofossils; Cénozoic; Coccolithophorids; Optic microscopy; Image processing; Artificial neural networks; Statistical classifications; Automated counting; Biostratigraphy; Paleoceanography

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APA · Chicago · MLA · Vancouver · CSE | Export to Zotero / EndNote / Reference Manager

APA (6th Edition):

Barbarin, N. (2014). La reconnaissance automatisée des nannofossiles calcaires du Cénozoïque : The automatic recognition of the calcareous nannofossils of the Cenozoic. (Doctoral Dissertation). Aix Marseille Université. Retrieved from http://www.theses.fr/2014AIXM4318

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Barbarin, Nicolas. “La reconnaissance automatisée des nannofossiles calcaires du Cénozoïque : The automatic recognition of the calcareous nannofossils of the Cenozoic.” 2014. Doctoral Dissertation, Aix Marseille Université. Accessed October 24, 2020. http://www.theses.fr/2014AIXM4318.

MLA Handbook (7th Edition):

Barbarin, Nicolas. “La reconnaissance automatisée des nannofossiles calcaires du Cénozoïque : The automatic recognition of the calcareous nannofossils of the Cenozoic.” 2014. Web. 24 Oct 2020.

Vancouver:

Barbarin N. La reconnaissance automatisée des nannofossiles calcaires du Cénozoïque : The automatic recognition of the calcareous nannofossils of the Cenozoic. [Internet] [Doctoral dissertation]. Aix Marseille Université 2014. [cited 2020 Oct 24]. Available from: http://www.theses.fr/2014AIXM4318.

Council of Science Editors:

Barbarin N. La reconnaissance automatisée des nannofossiles calcaires du Cénozoïque : The automatic recognition of the calcareous nannofossils of the Cenozoic. [Doctoral Dissertation]. Aix Marseille Université 2014. Available from: http://www.theses.fr/2014AIXM4318

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