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Sparse Non-Negative Matrix Factorization for Preclinical Bioluminescent Imaging

  • Erwan Dereure
  • , Christophe Kervazo
  • , Johanne Seguin
  • , Anikitos Garofalakis
  • , Nathalie Mignet
  • , Elsa Angelini
  • , Jean Christophe Olivo-Marin
  • Laboratoire de Probabilités et Modèles Aléatoires
  • Institut Polytechnique de Paris
  • CNRS UMR 8151
  • Biospace Lab

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

Bioluminescent imaging is used in oncology to measure tumoral size and activity via spatio-temporal photon emission counting. Bioluminescent signal analysis often requires delineating regions of interest around each tumor by hand, which complicates quantification in the case of mice bearing multiple tumors. In this work, we propose to use Non-Negative Matrix Factorization with data-adaptive sparsity constraints to enable automated separation of signals emitted from multiple tumors in mice. Results are presented on a set of 18 long-exposure acquisitions.

langue originaleAnglais
titre2023 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging, ISBI 2023
EditeurIEEE Computer Society
ISBN (Electronique)9781665473583
Les DOIs
étatPublié - 1 janv. 2023
Evénement20th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging, ISBI 2023 - Cartagena, Colombie
Durée: 18 avr. 202321 avr. 2023

Série de publications

NomProceedings - International Symposium on Biomedical Imaging
Volume2023-April
ISSN (imprimé)1945-7928
ISSN (Electronique)1945-8452

Une conférence

Une conférence20th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging, ISBI 2023
Pays/TerritoireColombie
La villeCartagena
période18/04/2321/04/23

Empreinte digitale

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