University Côte d'azur
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UE Traitement avance d'images biologiques

ECUE's code : SMUSVP09

This course give 3.0 ECTS.
EUR LIFE
Génie informatique, automatique et traitement du signal
Campus Valrose
Master 1 , Master 2
Semestre impair
Anglais , Français

PRESENTATION

Cet enseignement avancé forme les étudiants à la manipulation d'images de microscopie au travers de logiciels en accès libre (ImageJ, Ilastik) afin qu'ils soient autonomes en arrivant au laboratoire d'accueil au moment de leur stage.

Equipe enseignante : 

Eric Debreuve, Xavier Descombes, Fabienne De Graeve

Course's manager(s)

Fabienne De Graeve

In class

  • 11h of lectures
  • 11h of practical work

PREREQUISITES

Before the start of the course, I must ...
  • avoir validé

OBJECTIVES

By the end of this course, I should be able to...
  • détecter et caractériser la trajectoire d'objets en mouvement.
  • construire et d'évaluer quantitativement et qualitativement l'efficacité d'une pipeline de traitement d'images.
  • en s'appuyant sur les propriétés des images à analyser, d'utiliser des approches originales et adaptées telles que intelligence artificielle, afin de segmenter ces images et d'en extraire de manière optimale et non biaisée les informations pertinentes.
  • simuler et d'utiliser des images de test.

CONTENT

  • Trainable WEKA segmentation

    - introduction

    - the GUI

    - classifier generation with TWS

    - comparison of different classifiers with WEKA

  • Ilastik software

    - Pixel classification 

    - Object classification

  • - Active contours

    - Level sets

  • Trackmate

    - Introduction

    - The GUI

  • - Why synthetic images ?

    - Generation of synthetic images

            - Objects : Built-in Macro Functions ImageJ

            - Noise : Plugins > RandomJ

    - Quality control of segmentation pipeline :

            - F1 score, Jaccard index : Plugins > MorphoLibJ >  Analyze > Label Overlap Measures

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