Name: Cartographie automatisée de l’espace visuel des yeux composés de mouches domestiques (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2022-03-31T14:20:00.000+00:00
Duration: 8 min 34 s
Description: Découvrez la cartographie automatisée des axes visuels des yeux composés de mouches domestiques. Cette méthode utilise le phénomène de pseudopupille et des algorithmes de traitement d'images pour analyser la structure des photorécepteurs.

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Cette étude a été soutenue financièrement par l’Air Force Office of Scientific Research/European Office of Aerospace Research and Development AFOSR/EOARD (subvention FA9550-15-1-0068, à D.G.S.). Nous remercions le Dr Primož Pirih pour ses nombreuses discussions utiles et Kehan Satu, Hein Leertouwer et Oscar Rincón Cardeño pour leur aide.

Le protocole est conforme aux lignes directrices de l’Université en matière de soins aux insectes.
1. Préparation d’une mouche domestique, Musca domestica
<ol><li>Recueillez la mouche dans la population élevée en laboratoire. Placez la mouche dans le porte-laiton (Figure 1).<ol>
<li>Couper à 6 mm de la partie supérieure du tube de retenue (voir Tableau des matériaux). La nouvelle partie supérieure du tube a un diamètre extérieur de 4 mm et un diamètre intérieur de 2,5 mm (Figure 1A). Placez la mouche vivante à l’intérieur du tube, scellez le tube avec du coton pour éviter d’endommager la mouche et poussez la mouche de telle sorte que la tête dépasse du tube et que son corps soit retenu (Figure 1B). Immobiliser la tête avec de la cire d’abeille de manière à ce que les yeux restent à découvert (Figure 1C-E).</li>
		<li>Coupez à nouveau le tube de telle sorte que la longueur du tube soit de 10 mm (Figure 1C). Placez le tube en plastique avec la mouche dans le support en laiton, de sorte qu’un œil de la mouche pointe vers le haut lorsque le support repose sur une table (Figure 1D, E).</li>
	</ol>
</li>
	<li>Ajustez l’orientation du tube de telle sorte qu’avec l’élévation du goniomètre à 0° (c’est-à-dire que l’étage azimutal est en position horizontale), le faisceau d’éclairage vertical du microscope soit perpendiculaire à la surface de l’œil dans une région centrale, entre le ventral et le dorsal, et entre les bords antérieur et postérieur de l’œil, de sorte que l’œil entier puisse être scanné dans la plage d’azimut et d’élévation autorisée par la configuration.</li>
</ol>2. Alignement de l’axe azimutal rotatif du goniomètre avec l’axe optique du microscope
<ol><li>Montez une broche d’alignement sur l’étage de rotation azimutal afin que la position x-y de la pointe puisse être ajustée pour coïncider avec l’axe azimutal sur l’étage motorisé. Lors de la visualisation avec le microscope, équipé d’un objectif 5x, concentrez-vous sur la pointe à l’aide du joystick de l’axe Z (Figure 2).</li>
	<li>Alignez le réglage x-y de l’axe azimutal avec l’axe optique du microscope et assurez-vous que les axes rotatifs d’élévation et d’azimut sont pré-alignés avec la broche centrée, à l’aide des joysticks des axes x et y.</li>
	<li>Manipulez les joysticks d’azimut et d’élévation pour vérifier si la broche est centrée par rapport aux deux degrés de liberté. Lorsqu’elle est bien centrée, la pointe de la broche reste approximativement dans la même position pendant les rotations d’azimut et d’élévation.</li>
</ol>3. Alignement de l’œil de mouche avec les étages motorisés
<ol><li>Avec l’étage d’élévation à 0°, montez la mouche et son support sur l’étage azimutal. Observez l’œil de la mouche avec le microscope.</li>
	<li>Avec la LED d’éclairage activée, ajustez la position horizontale de la mouche de sorte que le centre du pseudopieux soit aligné avec le microscope. Ajuster la position verticale de la mouche à l’aide de la vis rotative du support (Figure 1D), de sorte que le pseudopieux profond (DPP; Graphique 3) 19,20,21 est mis au point au niveau de l’axe d’élévation.</li>
	<li>Alignez le DPP par rapport aux axes d’azimut et d’élévation en le centrant dans le champ de vision (voir Figure 2). Utilisez les aimants collés au bas du porte-mouches pour l’apposer fermement sur une plaque de fer montée sur l’étage azimutal, tout en permettant des réglages manuels de glissement.<ol>
<li>Basculez la vue sur l’appareil photo numérique monté au microscope. Exécutez l’initialisation logicielle du système GRACE, qui inclut l’initialisation des contrôleurs de moteur et du contrôleur LED Arduino (Figure 4). Par conséquent, ouvrez MATLAB R2020a ou une version ultérieure. Exécutez le script MATLAB Initialize_All_Systems (fichier supplémentaire 1).</li>
	</ol>
</li>
	<li>Vérifiez si le pseudopêle de la mouche (Figure 3B,C) est au centre de l’image projetée sur l’écran de l’ordinateur.</li>
</ol>4. Mise au point automatique et autocentrage
<ol><li>Mettre l’accent sur le niveau du pseudopôle cornéen (CPP; Figure 3B) 19,20,21 manuellement à l’aide du joystick de l’axe z.</li>
	<li>Exécutez l’algorithme de mise au point automatique (fichier supplémentaire 1, script AF) pour obtenir une image nette au niveau de la cornée. Vérifiez en ramenant la mise au point au niveau DPP en ajustant l’étage motorisé de l’axe Z. Stockez la distance entre le DPP et le CPP (par étapes du moteur).</li>
	<li>Affinez le centrage du pseudopôle en exécutant l’algorithme de centrage automatique (fichier supplémentaire 1, script AC). Ramenez l’accent sur le RPC.</li>
	<li>Réexécutez l’algorithme de mise au point automatique. Mettez à zéro les étages motorisés à leur position actuelle (X,Y,Z,E,A) = (0,0,0,0,0), où E est élévation et A est azimut.</li>
	<li>Exécutez l’algorithme de numérisation (fichier supplémentaire 1, script Scan_Begin), qui échantillonne les images oculaires le long des trajectoires par étapes de 5°, tout en exécutant les algorithmes d’autocentrage et de mise au point automatique.</li>
	<li>À la fin de l’échantillonnage, éteignez le contrôleur LED et les contrôleurs de moteur.</li>
	<li>Traitez les images en appliquant les algorithmes de traitement d’image (fichier supplémentaire 1, script ImProcFacets).</li>
</ol>

<ol><li>Land, M. F., Nilsson, D. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aLand%2C+MF+%22Animal+Eyes%22">Animal Eyes</a>. , Oxford University Press. (2012).</li>
<li>Cronin, T. W., Johnsen, S., Marshall, N. J., Warrant, E. J. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aCronin%2C+TW+%22Visual+Ecology%22">Visual Ecology</a>. , Princeton University Press. (2014).</li>
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<li>Douglass, J. K., Wehling, M. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Rapid+mapping+of+compound+eye+visual+sampling+parameters+with+FACETS%2C+a+highly+automated+wide-field+goniometer%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Comparative+Physiology+A%22%5BJournal%5D)">Rapid mapping of compound eye visual sampling parameters with FACETS, a highly automated wide-field goniometer.</a> Journal of Comparative Physiology A. 202 (12), 839-851 (2016).</li>
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<li>Taylor, G. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Bumblebee+visual+allometry+results+in+locally+improved+resolution+and+globally+improved+sensitivity%5BTitle%5D)+AND+%22eLife%22%5BJournal%5D)">Bumblebee visual allometry results in locally improved resolution and globally improved sensitivity.</a> eLife. 8, 40613(2019).</li>
<li>Rigosi, E., Warrant, E. J., O'Carroll, D. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+new%2C+fluorescence-based+method+for+visualizing+the+pseudopupil+and+assessing+optical+acuity+in+the+dark+compound+eyes+of+honeybees+and+other+insects%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Reports%22%5BJournal%5D)">A new, fluorescence-based method for visualizing the pseudopupil and assessing optical acuity in the dark compound eyes of honeybees and other insects.</a> Scientific Reports. 11, 21267(2021).</li>
</ol>

Les auteurs n’ont aucun conflit d’intérêts à signaler.

La distribution spatiale des axes visuels des yeux de mouche domestique peut être cartographiée à l’aide du phénomène pseudopieux des yeux composés et des changements de réflexion causés par le mécanisme de pupille dépendant de la lumière. Par conséquent, une mouche étudiée est montée dans un système goniométrique, ce qui permet d’inspecter le motif de facettes locales avec une configuration de microscope équipée d’un appareil photo numérique, le tout sous contrôle informatique. L’analyse d’images produit des cartes ocul...

La compacité des systèmes visuels d’insectes et l’agilité de leurs propriétaires, démontrant un traitement de l’information visuelle très développé, ont intrigué des personnes de milieux scientifiques et non scientifiques. Les yeux composés d’insectes ont été reconnus comme de puissants dispositifs optiques permettant des capacités visuelles aiguës et polyvalentes 1,2. Les mouches, par exemple, sont bien connues pour leurs réponses rapides aux objets en mouvement, et les abeilles sont célèbres pour posséder une vision des couleurs et une vision de polarisation2.
Les yeux composés des arthropodes se composent de nombreuses unités anatomiquement similaires, les ommatidies, dont chacune est coiffée d’une lentille à facettes. Chez les diptères (mouches), l’assemblage de lentilles à facettes, connues collectivement sous le nom de cornée, se rapproche souvent d’un hémisphère. Chaque ommatidium échantillonne la lumière incidente à partir d’un petit angle solide avec une demi-largeur de l’ordre de 1°. Les ommatidies des deux yeux ensemble échantillonnent approximativement l’angle solide complet, mais les axes visuels des ommatidies ne sont pas répartis uniformément. Certaines zones oculaires ont une forte densité d’axes visuels, ce qui crée une région de haute acuité spatiale, familièrement appelée fovéa. La partie restante de l’œil a alors une résolution spatiale plus grossière 3,4,5,6,7,8,9.
Une analyse quantitative de l’organisation optique des yeux composés est cruciale pour des études détaillées du traitement neuronal de l’information visuelle. L’étude des réseaux neuronaux du cerveau d’un insecte10 nécessite souvent une connaissance de la distribution spatiale des axes ommatidiens. De plus, les yeux composés ont inspiré plusieurs innovations techniques. De nombreuses initiatives visant à produire des yeux artificiels bio-inspirés ont été construites sur des études quantitatives existantes d’yeux composés réels 11,12,13. Par exemple, un capteur à base de semi-conducteurs avec une résolution spatiale élevée a été conçu sur la base du modèle d’yeux composés d’insectes 11,14,15,16,17. Cependant, les dispositifs développés jusqu’à présent n’ont pas mis en œuvre les caractéristiques réelles des yeux d’insectes existants. Des représentations précises des yeux composés d’insectes et de leur organisation spatiale nécessiteront des données détaillées et fiables provenant des yeux naturels, qui ne sont pas largement disponibles.
La principale raison de la rareté des données est l’extrême pénibilité des procédures disponibles pour cartographier les caractéristiques spatiales des yeux. Cela a motivé les tentatives d’établir une procédure de cartographie oculaire plus automatisée. Lors d’une première tentative d’analyse automatisée des yeux composés d’insectes, Douglass et Wehling18 ont mis au point une procédure de balayage pour cartographier la taille des facettes dans la cornée et ont démontré sa faisabilité pour quelques espèces de mouches. Ici, nous étendons leur approche en développant des méthodes non seulement pour scanner les facettes de la cornée, mais aussi pour évaluer les axes visuels des ommatidies auxquelles appartiennent les facettes. Nous présentons le cas des yeux de mouche domestique pour illustrer les procédures impliquées.
La configuration expérimentale pour scanner les yeux des insectes est: partiellement optique, c’est-à-dire un microscope avec caméra et optique d’éclairage; partiellement mécanique, c’est-à-dire un système de goniomètre pour faire tourner l’insecte étudié; et partiellement informatique, c’est-à-dire l’utilisation de pilotes logiciels pour les instruments et les programmes d’exécution des mesures et des analyses. Les méthodes développées englobent une gamme de procédures de calcul, allant de la capture d’images, au choix des canaux de caméra et à la définition de seuils de traitement d’image à la reconnaissance des emplacements de facettes individuelles via des points lumineux de lumière réfléchis par leurs surfaces convexes. Les méthodes de transformation de Fourier étaient cruciales dans l’analyse d’images, à la fois pour détecter des facettes individuelles et pour analyser les modèles de facettes.
Le document est structuré comme suit. Nous introduisons d’abord la configuration expérimentale et le phénomène des pseudopieux - le marqueur optique utilisé pour identifier les axes visuels des photorécepteurs dans les yeux vivants 19,20,21. Par la suite, les algorithmes utilisés dans la procédure de numérisation et l’analyse d’images sont décrits.

<table><tbody><tr><td>Appareil photo numérique</td><td>PointGrey</td><td>BFLY-U3-23S6C-C</td><td>Acquisition d’images amplifiées et communication numérique avec PC</td></tr><tr><td>LED étoile haute puissance</td><td>Velleman</td><td>LH3WW</td><td>Source lumineuse pour l’observation et l’imagerie de l’œil composé</td></tr><tr><td>Support pour la mouche étudiée</td><td>Université de Groningen</td><td></td><td>Différents modèles ont été fabriqués par l’atelier universitaire</td></tr><tr><td>Moteur</td> <td>linéaireELERO</td><td>ELERO Junior 1, version C</td><td>Actionne le microscope supérieur de haut en bas. (Charge 300N, vitesse de course 15mm/s, courant nominal 1.2A)</td></tr><tr><td>Cire de fusion à basse température</td><td>divers</td><td></td><td>La cire à point de fusion à basse température sert à immobiliser la mouche et à la fixer au support</td></tr><tr><td>Microscope</td><td>Zeiss N’importe</td><td>quelle autre marque de microscope fera l’affaire ; l’objectif préféré est un moteur 5x</td>et contrôleur LED Université de Groningen Z-o1 Conçu et construit par l’Université de Groningen et basé sur les technologies Arduino et Adafruit.<td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Stand de scène motorisé</td><td>(Vilnius, Lituanie)</td><td>8MT175-50XYZ-8MR191-28</td><td>Une scène motorisée à 6 axes modifiée pour avoir 5 degrés de liberté.</td></tr><tr><td>Composants optiques</td><td>LINUS</td><td></td><td>Plusieurs diagrammes et lentilles formant un système d’épi-illumination (voir Stavenga, Journal of Experimental Biology 205, 1077-1085, 2002)</td></tr><tr><td>PC exécutant MATLAB</td><td>Université de Groningen</td><td></td><td>Le PC est capable de traiter les images de la caméra PointGrey, de contrôler l’intensité des LED et d’envoyer des messages de contrôle aux rouleaux de commande du système</td></tr><tr><td>Alimentation (36V, 3.34A)</td><td>Standa (Vilnius, Lituanie)</td><td>PUP120-17</td><td>Alimentation dédiée pour les contrôleurs de moteur STANDA</td></tr><tr><td>Fer à souder</td><td>divers</td><td></td><td>Utilisé pour la fusion de la cire</td></tr><tr><td>Contrôleur de moteur pas à pas et à courant continu</td><td>Standa (Vilnius, Lituanie)</td><td>8SMC4-USB-B9-B9</td><td>Contrôleurs dédiés pour la platine motorisée STANDA capables de communiquer avec MATLAB</td></tr><tr><td>Finntip-61</td><td>Finnpipette Ky, Helsinki</td><td>FINNTIP-61, 200-1000&mu ; L</td><td>POINTES DE PIPETTE POUR FINNPIPETTES, 400/BOTE. Il est utilisé pour retenir la mouche</td></tr><tr><td>Sculpteur Stylo Mise en forme/Gravure de fil Outil</td> Max <td>Wax</td><td></td><td>La pointe du stylo sculpteur est conçue pour transférer la cire sur la tête du</td></tr><tr>programme principal de<td>mouche MATLAB</td><td>Mathworks, Natick, MA, USA,</td><td>ainsi que sur les boîtes à outils d’acquisition d’images, d’analyse d’images et de contrôle d’instruments.</td><td>Langage de programmation utilisé pour implémenter les algorithmes</td></tr></tbody></table>

cartographie automatisée de l’espace visuel des yeux composés de mouches domestiques

Automated Charting of the Visual Space of Housefly Compound Eyes

Cet article décrit la mesure automatique de l’organisation spatiale des axes visuels des yeux composés d’insectes, qui se composent de plusieurs milliers d’unités visuelles appelées ommatidies. Chaque ommatidium échantillonne l’information optique à partir d’un petit angle solide, avec une sensibilité approximative distribuée par Gauss (demi-largeur de l’ordre de 1°) centrée autour d’un axe visuel. Ensemble, les ommatidies recueillent les informations visuelles à partir d’un champ de vision presque panoramique. La distribution spatiale des axes visuels détermine ainsi la résolution spatiale de l’œil. La connaissance de l’organisation optique d’un œil composé et de son acuité visuelle est cruciale pour les études quantitatives du traitement neuronal de l’information visuelle. Nous présentons ici une procédure automatisée pour cartographier les axes visuels d’un œil composé, en utilisant un phénomène optique intrinsèque in vivo , le pseudopôle, et le mécanisme pupillaire des cellules photoréceptrices. Nous décrivons la configuration optomécanique pour scanner les yeux des insectes et utilisons les résultats expérimentaux obtenus à partir d’une mouche domestique, Musca domestica, pour illustrer les étapes de la procédure de mesure.

Animaux et stimulation optique Les expériences sont réalisées sur des mouches domestiques (Musca domestica) obtenues à partir d’une culture maintenue par le Département de génétique évolutive de l’Université de Groningue. Avant les mesures, une mouche est immobilisée en la collant avec une cire à faible point de fusion dans un tube bien ajusté. La mouche est ensuite montée sur la scène d’un goniomètre motorisé. Le centre des deux étages rotatifs coïncide avec le point focal d’une configuratio...

Le protocole décrit ici la mesure de l’organisation spatiale des axes visuels des yeux des mouches domestiques, cartographiés par un dispositif automatique, en utilisant le phénomène pseudopieux et le mécanisme pupillaire des cellules photoréceptrices.

Cartographie automatisée de l’espace visuel des yeux composés de mouches domestiques

This paper describes the automatic measurement of the spatial organization of the visual axes of insect compound eyes, which consist of several thousands ...

Le système et le protocole sont conçus pour analyser le système physio des mouches en cartographiant avec une intervention humaine minimale. Avec le système et le protocole, nous pouvons savoir précisément comment l’espace visuel d’une taille de mouche est organisé. Les avantages du système sont la reproductibilité et la rapidité de la cartographie.L’étude des yeux composés est une partie importante de la recherche sur la vision animale et a inspiré plusieurs innovations techniques qui ont produit des yeux artificiels. Nous avons donné l’exemple sur la façon de construire et de tester un dispositif automatique pour scanner les yeux composés. Les détails du développement d’algorithmes qui rassemblent les parties nécessitent une attention particulière.Commencez par collecter une mouche dans la population élevée en laboratoire. Préparez un tube de retenue en coupant six millimètres de la partie supérieure afin que le tube ait un diamètre externe de quatre millimètres et un diamètre interne de 2,5 millimètres dans la partie supérieure. Placez la mouche à l’intérieur du tube coupé et scellez le tube avec du coton pour éviter d’endommager la mouche.Ensuite, poussez la mouche de telle sor

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JoVE Journal

Biology

Biologie

Contrôle neural et les processus cognitifs peuvent être étudiés par des mouvements oculaires. Le logiciel Visualeyes permet à un opérateur de programmer stimuli sur deux écrans d'ordinateurs utilisant indépendamment un langage simple, des scripts personnalisés. Le système peut stimuler les mouvements oculaires (tandem saccades et la poursuite en douceur) ou mouvements oculaires opposées (vergence) ou ne importe quelle combinaison.

Visualeyes: un système logiciel modulaire pour l&#39;expérimentation oculomoteurs

Source : Wagner, K. et al., Étude du trafic de protéines membranaires dans les cellules photoréceptrices de la drosophile à l’aide de protéines marquées eGFP. J. Vis. Exp. (2022). Cette vidéo montre la visualisation du trafic des protéines membranaires dans les cellules photoréceptrices de la drosophile à l’aide de protéines TRPL marquées eGFP. Il détaille la préparation des mouches transgéniques pour l’imagerie, la capture d’images de fluorescence des cellules photoréceptrices et la...

Étude du trafic des protéines membranaires dans les cellules photoréceptrices de la drosophile

Source : Hellerman, M. B., et al. Imagerie en direct de l’œil de la drosophile nymphale. J. Vis. Exp. (2015)La vidéo montre une technique d’imagerie en direct pour étudier les motifs oculaires d’une chrysalide de Drosophila melanogaster. Les marqueurs marqués à la protéine fluorescente verte (GFP) permettent de visualiser l’organisation cellulaire et la différenciation pendant la formation de la structure oculaire en développement.

Imagerie en direct de l’œil de la chrysalide de la drosophile à l’aide de la microscopie à fluorescence

Ce protocole présente une méthode efficace pour l’imagerie du neuroépithélium de l’œil nymphal vivant de la drosophile. Cette méthode compense le mouvement des tissus et la topologie inégale, améliore la visualisation des limites cellulaires grâce à l’utilisation de plusieurs protéines de jonction marquées GFP et utilise un banc d’imagerie facile à assembler.

Live-imagerie de la Drosophila Nymphe yeux

Ici, un protocole est fourni pour l’imagerie time-lapse de la morphogenèse oculaire à l’aide d’un microscope à feuille de lumière disponible dans le commerce et d’un poste de travail de traitement d’images pour analyser les données résultantes. Ce protocole détaille les procédures d’anesthésie embryonnaire, l’intégration dans l’agarose à basse température de fusion, la suspension dans la chambre d’imagerie, la mise en place des paramètres d’imagerie et enfin l’analyse des données d’imagerie à...

Visualisation de la morphogenèse oculaire par microscopie Lightsheet à l’aide de rx3:GFP Transgenic Zebrafish

Ici, des méthodes non invasives sont décrites pour la localisation des protéines de la membrane photoréceptrice et l’évaluation de la dégénérescence rétinienne dans l’œil composé de la drosophile à l’aide de la fluorescence eGFP.

Étude du trafic de protéines membranaires dans les cellules photoréceptrices de la drosophile à l’aide de protéines marquées eGFP

Le système oculaire de la drosophile est un outil utile pour étudier divers processus biologiques, en particulier les maladies neurodégénératives humaines. Cependant, la quantification manuelle des phénotypes de l’œil rugueux peut être biaisée et peu fiable. Nous décrivons ici une méthode par laquelle ilastik et Flynotyper sont utilisés pour quantifier le phénotype oculaire de manière non biaisée.

Quantification des phénotypes oculaires de Drosophila melanogaster : une approche computationnelle intégrant ilastik et Flynotyper

Ici, nous présentons un flux de travail rapide et peu coûteux pour l’imagerie haute résolution des yeux de la drosophile adulte afin de quantifier les motifs et les défauts de croissance. Nous décrivons notre protocole de préparation d’échantillons par montage ponctuel, acquisition d’images haute résolution et analyse d’images.

Un flux de travail simple et rapide pour la quantification des structures externes de la drosophile adulte

Des gaz qui semblent inoffensifs à la pression atmosphérique peuvent induire des comportements comme la narcose dans des conditions hyperbariques. Les chambres à pression hyperbare conventionnelles sont coûteuses et demandent beaucoup de main-d’œuvre. Cette étude propose une méthode simple et peu coûteuse pour examiner les effets du xénon sur Drosophila melanogaster à des pressions modérées inférieures à 4 atm.

Validation du système de pression hyperbare avec anesthésie au xénon pour Drosophila melanogaster

Test de sensibilité visuelle chez les lézards en utilisant un paradigme de conditionnement opérant, qui emploie la lecture vidéo de points aléatoires kinematograms et générés par ordinateur invertébrés.

Test sensibilité visuelle à la vitesse et la direction du mouvement chez les lézards

Découvrez la cartographie automatisée des axes visuels des yeux composés de mouches domestiques. Cette méthode utilise le phénomène de pseudopupille et des algorithmes de traitement d'images pour analyser la structure des photorécepteurs.

Cartographie automatisée de l’espace visuel des yeux composés de mouches domestiques

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