Extension dédiée à la création, la manipulation et l'analyse de régions d'intérêt (ROI) en 3D pour l'imagerie biologique. Elle permet aux chercheurs et biologistes de définir des zones spécifiques sur des maillages polygonaux ou polyédriques, d'extraire des masques binaires, et de visualiser des données médicales complexes. Intégrée à Icy, elle facilite l'analyse quantitative et qualitative des images 3D dans un contexte de recherche biomédicale.

Extension pour le logiciel d'analyse d'images biologiques Icy, développée par l'unité d'analyse d'images biologiques de l'Institut Pasteur. Cet outil permet de générer une vidéo montrant une rotation à 360 degrés d'un volume 3D visualisé dans un visualiseur VTK. Il facilite la documentation visuelle et l'analyse dynamique de données biologiques ou médicales, notamment pour des publications scientifiques ou des présentations.

Projet open source dédié à la visualisation et à l'analyse de données médicales en 3D. Il permet aux professionnels de santé de simuler des scénarios cliniques, d'explorer des modèles anatomiques complexes et de collaborer sur des cas médicaux. L'outil intègre des fonctionnalités avancées de rendu graphique et de traitement de données pour faciliter la compréhension et l'enseignement des concepts médicaux.

CGoGN est une bibliothèque open source dédiée à la modélisation géométrique et à la visualisation de données 3D. Elle permet de manipuler des maillages, de réaliser des opérations de subdivision, de simplification ou de déformation de surfaces, et offre des outils pour l'analyse et la visualisation de modèles géométriques complexes. Utilisée dans la recherche et l'industrie pour des applications en CAO, imagerie médicale ou simulation physique.

Java3D for Icy est un plugin dédié à l'analyse d'images biologiques, développé pour le logiciel Icy. Il permet d'ajouter des fonctionnalités de visualisation 3D avancées aux images issues de la microscopie ou d'autres techniques d'imagerie biomédicale. Ce plugin facilite l'exploration et l'interprétation des données complexes en offrant des outils adaptés aux besoins des chercheurs en biologie et en imagerie médicale.

VTK (Visualization Toolkit) est une bibliothèque open source dédiée à la visualisation 3D et au traitement d'images. Elle permet aux chercheurs et ingénieurs de manipuler, analyser et représenter des données complexes issues de simulations scientifiques, d'imagerie médicale ou de modèles géologiques. Intégrée à des logiciels comme Icy, elle facilite l'exploration et l'interprétation des données pour des applications en biologie, géologie ou physique.

VaMos est une solution dédiée à la modélisation et à l'analyse des structures vasculaires cérébrales à partir d'images médicales 3D. Elle permet de générer des modèles précis de bifurcations artérielles, d'ajouter des anévrismes intracrâniens pour des études cliniques, et de préparer des données pour l'entraînement de réseaux de neurones. L'outil est principalement utilisé dans le cadre de la recherche médicale et de l'imagerie cérébrale.

EBS-Tomo est un framework open source dédié à la tomographie rapide, conçu pour analyser des données issues de scans 3D. Il permet aux chercheurs et ingénieurs de traiter des images médicales, industrielles ou scientifiques avec des outils avancés de reconstruction et d'analyse. Intégré à l'écosystème BLISS, il facilite la simulation, l'optimisation et le partage de protocoles expérimentaux, notamment dans des environnements comme l'ESRF.

Bibliothèque et outil open source dédié au traitement et à l'analyse d'images 3D issues de scanners à tomographie. Il permet de manipuler, transformer et analyser des volumes d'images médicales ou scientifiques avec des algorithmes parallélisés et optimisés. Le projet inclut également des outils pour distribuer les calculs sur des clusters, facilitant le traitement de grands jeux de données.

XMOD est un cadre de travail innovant conçu pour la découverte multi-objets en 2D et 3D à partir de mouvements 2D. Il exploite des techniques avancées de vision par ordinateur pour localiser des objets sans annotations humaines, en combinant des données RGB et des nuages de points. Le projet propose une approche de distillation croisée entre modalités pour améliorer la précision des modèles, avec des applications dans des domaines comme la robotique, la conduite autonome et l'analyse d'images médicales.