Robust object characterization from lensless microscopy videos

Résumé : La microscopie sans lentille, également connue sous le nom d'holographie numérique en ligne, est une méthode d'imagerie quantitative en 3D utilisée dans divers domaines, notamment la microfluidique et l'imagerie biomédicale. Pour estimer la taille et la position 3D d'objets microscopiques à partir d'hologrammes, il a été démontré que les méthodes du maximum de vraisemblance surpassent les approches traditionnelles basées sur la restitution d'image 3D suivie d'une analyse d'image 3D. Cependant, la présence d'autres objets (autre que l'objet d'intérêt) peut biaiser l'estimation au sens du maximum de vraisemblance. En utilisant des vidéos d'hologrammes expérimentaux, nous montrons que l'utilisation d'une procédure d'estimation robuste, à la place du maximum de vraisemblance classique, réduit ce biais. Nous proposons également un critère basé sur l'intersection des intervalles de confiance afin de définir automatiquement le niveau permettant de différencier les inliers et les outliers. Nous montrons que ce critère réalise un compromis biais / variance. Nous montrons également que l'analyse conjointe d'une séquence d'hologrammes en utilisant cette procédure robuste améliore encore la précision de l'estimation.
Type de document :
Communication dans un congrès
25th European Signal Processing Conference, Aug 2017, Kos Island, Greece. EURASIP, 25th European Signal Processing Conference Proceeding, 2017, 2017, 25th European Signal Processing Conference Proceeding. 〈https://www.eusipco2017.org/〉
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Contributeur : Corinne Fournier <>
Soumis le : lundi 30 octobre 2017 - 11:59:42
Dernière modification le : jeudi 26 juillet 2018 - 01:11:18
Document(s) archivé(s) le : mercredi 31 janvier 2018 - 12:46:31

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Olivier Flasseur, Loic Denis, Corinne Fournier, Thiébaut Eric. Robust object characterization from lensless microscopy videos. 25th European Signal Processing Conference, Aug 2017, Kos Island, Greece. EURASIP, 25th European Signal Processing Conference Proceeding, 2017, 2017, 25th European Signal Processing Conference Proceeding. 〈https://www.eusipco2017.org/〉. 〈ujm-01626086〉

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