Au CEA-Leti, nous avons validé une plateforme de vidéo-microscopie sans lentille vidéo en enregistrant des milliers d’heures de cultures cellulaires. Et nous avons développé différents algorithmes pour étudier les fonctions cellulaires majeures, à savoir l’adhésion, la motilité, la division cellulaire et la mort cellulaire. Le sujet de recherche du post-doctorant portera sur l’analyse des jeux de données produits par vidéo-microscopie sans lentille. L’objectif sera d’étudier un algorithme temps-réel de suivi de trajectoires des cellules pour suivre chaque cellule et pour tracer différents événements de la cellule en fonction du temps. Les recherches porteront donc sur des algorithmes de segmentation et de suivi de trajectoires qui devront dépasser les performances des algorithmes de l’état de l’art du domaine. En particulier, les algorithmes devront obtenir des performances supérieures en termes de mesures biologiques et d’utilisabilité. Cela nous permettra de surpasser la méthodologie de pointe qui est optimisée pour les performances intrinsèques des algorithmes de suivi cellulaire et de segmentation cellulaire, mais échoue à extraire les caractéristiques biologiques importantes (durée du cycle cellulaire, lignage cellulaire, etc.). Dans ce but, les algorithmes étudiés devront tenir compte du contenu spatio-temporel dans sa globalité et des algorithmes de classification des cellules par apprentissage (single vector machine, deep learning, etc.). Ce sujet s’adresse à des personnes ayant réalisé un doctorat en traitement d’image. Des connaissances dans le domaine de la microscopie appliquée à la biologie seraient appréciées.