Formation - Traitement d'images sous ImageJ / FIJI et segmentation par machine learning : bases conceptuelles et pratiques

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Environnement scientifique et technique de la formation

Institut de biologie du développement de Marseille-Luminy

- UMR 7288

RESPONSABLES

Cédric MATTHEWS

Ingénieur de recherche

UMR 7288

Christian ROUVIERE

Ingénieur de recherche

FR 3743

LIEU

MARSEILLE (13)

ORGANISATION

4 jours
De 5 à 8 stagiaires

MÉTHODES PÉDAGOGIQUES

- Alternance de cours et de travaux pratiques et dirigés
- 2 intervenants présents simultanément pour l'ensemble de la formation
Tout au long de la formation, des exercices corrigés permettront au stagiaire d'évaluer son acquisition des connaissances.
Un fichier au format PDF sera mis à disposition du stagiaire.

COÛT PÉDAGOGIQUE

1600 Euros

A L'ISSUE DE LA FORMATION

Evaluation de la formation par les stagiaires
Envoi d'une attestation de formation

DATES DES SESSIONS

Les informations indiquées pour cette page sont valables pour la première session à venir.
Avant de s'inscrire à une autre session, téléchargez son programme car des modifications mineures peuvent y avoir été apportées.

24417 : du mardi 26/11/2024 au vendredi 29/11/2024 à MARSEILLE

25203 : du mardi 11/03/2025 au vendredi 14/03/2025 à MARSEILLE

25290 : du mardi 30/09/2025 au vendredi 03/10/2025 à MARSEILLE

2024

Janvier	Février	Mars	Avril
Mai	Juin	Juillet	Août
Sept	Oct	Nov 24417	Déc

2025

Janvier	Février	Mars 25203	Avril
Mai	Juin	Juillet	Août
Sept 25290	Oct	Nov	Déc

OBJECTIFS

Acquérir, par une alternance de cours et de travaux pratiques, les concepts et les méthodes actuelles du traitement de l'image afin de conduire rapidement et automatiquement de façon autonome un travail complet d'analyse par les techniques de traitement de l'image

Appréhender l'utilisation de nouveaux logiciels libres de droit comme FIJI et des outils de segmentation (Ilastik, Cellpose…), et connaître les points forts et complémentaires de ces logiciels

PUBLIC

Chercheurs, ingénieurs et techniciens

PRÉREQUIS

Aucun

PROGRAMME

- Chaîne d'acquisition de l'image : des capteurs à l'image numérique
- Gestion des images à N-dimensions (stack et hyperstack, alignement de piles d'images), gestion de ROI, calibrage, mesures sur l'image
- Qualité de l'image : contraste, histogramme (normalisation et dilatation), dynamique, seuillage, correction de fond
- Amélioration de l'image : filtrage par convolution et filtres fréquentiels
- Analyse de l'image : morphologies mathématiques, segmentation, génération de masques, arithmétique de l'image, comptage d'objets en 2D
- Génération de macro, automatisation des processus de filtrage et de comptage d'objets
- Représentation 3D, tracking, co-localisation
- Introduction à la segmentation par machine learning avec WEKA et ilastik
- Introduction au machine learning sous WEKA et ilastik, classification de pixels et d'objets
- Utilisation d'outils de deep learning pré-entrainés pour la segmentation, notamment en biologie (Cellpose, Stardist…)

La dernière demi-journée est consacrée à l'étude d'exemples apportés par les stagiaires (confidentialité garantie).

Programme détaillé téléchargeable ICI

EQUIPEMENT

Il est demandé aux stagiaires de venir avec leur ordinateur portable ; si besoin un ordinateur sera mis à disposition

Avis des stagiaires

"Formation complète, bon équilibre théorie/pratique. Les connaissances acquises vont beaucoup me servir en analyse d'histologie Merci aux intervenants pour la qualité de la formation et pour leur bonne humeur" Bénédicte D., Entreprise de biotechnologies

"Superbe formation, intervenants très pédagogues, à l'écoute et très dynamique. Les supports sont bien adaptés et les exercices parfaits pour la compréhension" Habiba T., Agence nationale

"Très bonne formation pour s'initier au traitement d'image. Permet d'accéder aux possibilités et de pouvoir appliquer grâce aux outils utilisés. Ouvre aussi des perspectives pour des analyses plus spécifiques." Valerie H., Institut de recherche

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