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Apprentissage de représentations interprétables pour les structures intracellulaires 3D en plusieurs parties à l'aide de nuages de points.

Un cadre d'analyse d'image utilise des autoencodeurs invariants à la rotation et des nuages de points pour un apprentissage de représentation adapté à la morphologie, afin de mieux comprendre l'organisation de structures subcellulaires complexes.
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Interpretable representation learning for 3D multi-piece intracellular structures using point clouds
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