Axe 4 : Analyse, fusion des données multiparamétriques et multiéchelles et leur
visualisation. «Analyser et visualiser»
Structurer l’intégration et l’analyse des données pour passer de l’observation à la compréhension des systèmes biologiques
L’imagerie biologique moderne repose sur la combinaison de données multiparamétriques issues de modalités, d’échelles et de contrastes variés. Leur fusion, représentation et visualisation constituent des enjeux méthodologiques majeurs pour une compréhension intégrée et quantitative des systèmes biologiques. Des approches de réduction de dimension et de représentation relationnelle, telles que l’analyse en composantes principales ou les méthodes par graphes, facilitent l’exploration et l’interprétation de ces données complexes. Les problèmes inverses sont au cœur de l’imagerie computationnelle, nécessitant l’intégration de modèles physiques, de contraintes a priori et de stratégies de régularisation pour reconstruire des grandeurs biologiques fiables à partir de mesures indirectes. L’intelligence artificielle, en particulier l’apprentissage profond, offre des performances remarquables pour I ‘analyse d’images et la résolution de ces problèmes, mais doit être envisagée en complément des méthodes classiques. Les approches bayésiennes, statistiques et variationnelles restent essentielles pour l’interprétabilité, l’estimation des incertitudes et la validation métrologique. L’adoption large de ces méthodes requiert toutefois des efforts Structurants en matière de données, de ressources de calcul, de formation et d ‘évaluation des algorithmes, afin de garantir des outils robustes, explicables et reproductibles au service de l’imagerie biologique.
Mots-clés : Analyse des données non homogène multimodales/multi-ëchelles et d’extraction de connaissances,
IA, méthodes inverses, méthodes de fouilles, fusion de données de dimension différentes, imageries corrélatives,
combinaison avec les données -omics, visualisation augmentée multidimensionnelle, modélisation et
simulation des mécanismes aux différentes échelles, automatisation, asservissement, robotique, analyse
embarquée, Estimation des incertitudes et validation, reproductibilité et standardisation des pipelines,
apprentissage guidé par la physique / modèles hybrides, Décision et contrôle en temps réel, réduction de
dimension et acquisition parcimonieuse.