FOCAL3D: Algorithme de regroupement pour SMLM

Cette séance de cours présente FOCAL3D, un algorithme de cluster optimisé rapidement basé sur la densité pour la microscopie de localisation monomolécule (SMLM). L'algorithme aborde les problèmes avec la sélection des paramètres, le temps d'exécution et la gestion de configurations de clusters spécifiques. Il introduit l'algorithme FOCAL, expliquant ses trois paramètres clés et les améliorations apportées à l'implémentation 3D avec FOCAL3D. La séance de cours couvre le processus itératif de FOCAL3D, ses performances sur des ensembles de données simulés et expérimentaux, et son efficacité d'exécution par rapport à d'autres algorithmes de regroupement. Les avantages et les inconvénients de FOCAL3D sont discutés, mettant en évidence sa sélection rapide des paramètres, sa robustesse sonore et sa capacité à manipuler les amas creux. La séance de cours se termine par des remerciements et des informations sur le paquet FOCAL3D disponible pour examen sur BiorXiv.