An adaptive statistical test to detect non Brownian diffusion from particle trajectories

Abstract : Assessing the dynamics of particles inside live cell is of paramount interest to understand cell mechanisms. In this paper, we assume that the motions of particles follow a certain class of random process: the diffusion processes. Our contribution is to propose a statistical method able to classify the motion of the observed trajectories into three groups: confined, directed and free diffusion (namely Brownian motion). This method is an alternative to Mean Square Displacement (MSD) analysis. We assess our procedure on both simulations and real cases.
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Communication dans un congrès
ISBI 2016 - IEEE Symposium on Biomedical Imaging, Apr 2016, Prague, Czech Republic. pp.1-4, 2016, 〈http://biomedicalimaging.org/2016/〉
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Contributeur : Charles Kervrann <>
Soumis le : jeudi 15 décembre 2016 - 18:39:40
Dernière modification le : lundi 9 janvier 2017 - 09:34:40
Document(s) archivé(s) le : lundi 20 mars 2017 - 22:44:58

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Vincent Briane, Myriam Vimond, Charles Kervrann. An adaptive statistical test to detect non Brownian diffusion from particle trajectories. ISBI 2016 - IEEE Symposium on Biomedical Imaging, Apr 2016, Prague, Czech Republic. pp.1-4, 2016, 〈http://biomedicalimaging.org/2016/〉. 〈hal-01416855〉

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