Les scientifiques utilisent MATLAB pour analyser des images de microscopie de toutes tailles, que ce soient des images provenant de bancs d'optique jusqu'aux lames virtuelles. MATLAB est utilisé par les anatomistes, pathologistes, microbiologistes et professionnels de la biomédecine tout au long du workflow classique de microscopie, notamment le prétraitement, le comptage et la classification de cellules, le tracking de cellules, la segmentation des tissus et le diagnostic de maladies.
De nombreux outils et méthodes sont à leur disposition pour mener à bien leurs recherches : MATLAB et Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox et Deep Learning Toolbox. Une communauté de développement très active s'est mise en place pour l'utilisation de MATLAB en microscopie, et de nouveaux outils sont créés pour aider les scientifiques dans leurs tâches.
« Les algorithmes que nous avons développés dans MATLAB et déployés sous forme d'applications avec l'aide des consultants de MathWorks nous ont permis de mener des analyses quantitatives, de limiter les erreurs humaines, de collaborer plus efficacement, de reproduire les résultats de manière fiable et de doubler le nombre d'études de faisabilité réalisées chaque année. »
Utilisation de MATLAB pour la microscopie
Analyse d'images de microscopie avec MATLAB
Les scientifiques utilisent MATLAB pour l'analyse quantitative dans les workflows de microscopie. Ils peuvent développer ces workflows sans avoir à coder en utilisant des applications comme Image Segmenter ou Color Thresholder, puis générer automatiquement du code documenté qui reproduit le traitement interactif. Ils peuvent également s'appuyer sur le traitement morphologique et général des images pour réaliser des tâches de microscopie courantes comme la segmentation, le comptage et l'identification des cellules. Un large écosystème de scientifiques développe des outils pour l'analyse d'images de microscopie dans MATLAB. Vous trouverez des exemples de tels outils dans la rubrique Outils pour la microscopie sur File Exchange.
Toolboxes tierces et intégration
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Analyse de lames virtuelles avec MATLAB
blockedImage, un nouveau type de données pour le traitement de lames virtuelles en gigapixels, a été ajouté dans la version R2019b de MATLAB. Ce type de données permet aux scientifiques de réaliser des opérations avancées pour l'analyse de lames virtuelles en utilisant le code développé pour le traitement d'images de microscopie plus petites. Compatible avec Deep Learning Toolbox, ce type de données permet une analyse de lames virtuelles à haut débit avec le Deep Learning. Les scientifiques utilisent MATLAB pour prédire des résultats, segmenter des tissus et analyser des cancers sur des lames virtuelles.
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Contrôle des instruments de microscopie avec MATLAB
Les ingénieurs et scientifiques peuvent utiliser MATLAB pour les logiciels de contrôle de leurs microscopes, ainsi que pour l'acquisition des images et le contrôle général des équipements. En combinant tous ces outils, ils peuvent créer des microscopes entièrement fonctionnels, dotés de schémas de formation et d'analyse d'images de haut niveau. Ils peuvent ainsi réduire le volume des données à stocker et réaliser des workflows complets sur un seul instrument.
Exemples de codes et documentation
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