Équipe IMAGeS : Images, Modélisation, Apprentissage, Géométrie et Statistique

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Segmentation d'images de microscopie électronique par apprentissage profond pour l'analyse quantitative de l'ultrastructure cellulaire

Cyril Meyer, ICube, équipe IMAGeS

Résumé : Durant ce séminaire, Cyril Meyer (candidat sur le poste MCF 27 dans l'équipe) vous présentera son parcours, ses travaux de recherche et projets futurs. L'imagerie FIB-SEM permet d'obtenir des images 3D de résolution nanométrique en microscopie électronique cellulaire. Une segmentation de ces images est nécessaire pour permettre une analyse quantitative et comparative de l'ultrastructure cellulaire. Les méthodes actuelles basées sur les réseaux de neurones convolutifs rencontrent des défis liés à la rareté des données annotées, au bruit et aux variations d'acquisition. L'objectif de ce travail est de développer des méthodes de segmentation robustes. Deux axes principaux de recherche ont été explorés. Premièrement, l'amélioration de la qualité des segmentations en combinant apprentissage profond et morphologie mathématique, en particulier, les opérateurs connexes. Deuxièmement, la réduction du temps d'annotation nécessaire, en expérimentant des méthodes de segmentation interactive, mais aussi des méthodes automatiques entraînées à partir d'annotations faibles.