Manoel Veiga
Spécialiste en applications, recherche en sciences de la vie
Bonjour ! Je m’appelle Manoel Veiga et je fais partie de l’équipe qui a mis en œuvre la technologie d’apprentissage profond dans le logiciel d’Olympus. J’ai rejoint Olympus en 2017. J’ai développé une expertise dans le criblage à haut contenu, l’analyse d’images et la technologie d’apprentissage profond. Je suis également expert en microscopie de fluorescence résolue dans le temps (FLIM).
Je me suis intéressé pour la première fois à l’analyse de données pendant mon doctorat en chimie physique, un intérêt qui n’a jamais cessé de croître après la découverte de la puissance des réseaux neuronaux convolutifs et des incroyables tâches d’analyse d’images qu’ils peuvent accomplir.
Articles
Criblage à haut contenu : l’analyse personnalisée simplifiée
Manoel Veiga - jeudi, 10 décembre, 2020
Spécialiste en applications, recherche en sciences de la vie
Olympus Soft Imaging Solutions
Dans ce webinaire, Manoel et Shohei, nos experts en apprentissage profond et en criblage à haut contenu, présenteront le concepteur d’essai du système scanR. Le système scanR, plateforme dédiée au criblage à haut contenu d’Olympus, adopte une approche unique de navigation dans les données optiques de l’échantillon et d’analyse inspirée de la cytométrie de flux.
Accelerating Image Analysis with TruAI™ Deep Learning Technology
Manoel Veiga - mardi, 26 octobre, 2021
Spécialiste en applications, recherche en sciences de la vie
Olympus Soft Imaging Solutions
In this tech talk, through a collection of examples measured with our live cell imaging systems, high-content screening station, and whole slide scanner, you will see what TruAI technology can do for your research and get a preview of what is coming next.
Technologie d’apprentissage profond : laisser le champ libre à de nouvelles applications
Manoel Veiga - vendredi, 26 juin, 2020
Spécialiste en applications, recherche en sciences de la vie
Olympus Soft Imaging Solutions
Au cours de ce webinaire, Manoel et Kathy expliqueront comment décupler la puissance de la technologie d’apprentissage profond afin de s’attaquer aux tâches d’analyse d’images les plus ardues.