Analyse d’image : automatisation sous ImageJ/FIJI avec appel des méthodes de segmentation utilisant le Machine Learning et le Deep Learning (niveau avancé) Présentiel

Analyse d'image automatisé : depuis peu le verrou dans les workflows d'analyse d'image qui était la « segmentation » vient d'être levé ! En effet l'appel des techniques d'IA nous permet enfin de standardiser et automatiser nos process d'analyse d'images. Cette formation va conduire les participants à développer le pipeline complet à partir de leur analyse jusqu'à la production des indicateurs.

Jour 1 :

• Des mises en applications sur des cas réels de traitement d'images viendront renforcer les acquis.
• Une fois le pipeline de traitement d'images construit, nous apprendrons à l'automatiser en mode Macro-commandes.
• L'apport du Machine Learning ainsi que du Deep Learning seront abordés pour montrer en classification de pixels ou d'objets que l'on peut résoudre des problèmes insolubles par les méthodes classiques.

Jours 2 et 3 :

• Un ensemble d'outils différents et disponibles dans le domaine de l'Open Source seront montrés et mis en confrontation (Machine Learning : jour 2, Deep Learning jour 3).
• Le dernier temps de la formation sera consacré à l'application des outils transmis durant la formation, à l'aide de la résolution des problématiques de chacun.
• Des outils utilisant des modèles pré-entrainés seront aussi montrés et améliorés par les participants en Transfert Learning durant ce dernier jour.

• Acquérir, par une alternance de cours et de travaux pratiques, les concepts et les méthodes actuelles de la mise en place d'un workflow du traitement de l'image qui met en jeux des méthodes d'IA (Machine Learning et Deep Learning), afin de conduire rapidement une automatisation de façon autonome.
• Utiliser les fonctions avancées du logiciel libre de droit FIJI/imageJ en appelant des outils de segmentation récents (Ilastik, Cellpose…), et connaître les points forts et complémentaires de ces applications.

• 9 h de formations théoriques et 13,5 h de formations théoriques comportant des exercices d'application (encadrées par les 2 intervenants).
• Les stagiaires travailleront en binôme (deux cerveaux, un ordinateur) lors de la résolution d'applications et feront une restitution au groupe.
• Des supports dématérialisés, ouvrages, guides, logiciels seront remis aux participants à l'issue de la formation.
• Tout au long de la formation, des cas pratiques réalisés en groupes permettront aux stagiaires d'évaluer l'acquisition des compétences.
• A chaque étape, une restitution collégiale sera effectuée pour mutualiser la connaissance acquise et la mettre en interrogation pour tous.