QuPath : des fondamentaux aux workflows reproductibles d'analyse de lames virtuelles Présentiel
Dernière mise à jour : 21/10/2026
Unité de recherche
Description
Jour 1 — Préparer une analyse quantitative fiable Objectif de la journée
À l'issue de cette journée, le participant sera capable de préparer une lame virtuelle en vue d'une analyse quantitative, d'organiser un projet QuPath et de mettre en œuvre les premières étapes d'un workflow d'analyse reproductible.
Déroulé indicatif
Matin
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Compétence visée |
Contenus abordés |
Progression pédagogique |
Taxonomie de Bloom |
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Entrer dans la formation |
Accueil, attentes, présentation |
Activer |
Identifier, Exprimer |
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Comprendre l'environnement QuPath |
Projet, navigation, métadonnées, calibration |
Découvrir, Formaliser, Appliquer |
Observer, Décrire, Expliquer |
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Pause |
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Préparer une lame virtuelle |
White balance, canaux, Color deconvolution |
Découvrir, Formaliser, Appliquer |
Interpréter, Comparer, Manipuler |
Après-midi
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Compétence visée |
Contenus abordés |
Progression pédagogique |
Taxonomie de Bloom |
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Réveil pédagogique |
Questions-réponses |
Activer |
Rappeler |
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Définir les régions d'analyse |
Annotations, classes, hiérarchie des objets |
Découvrir, Formaliser, Appliquer |
Délimiter, Organiser, Appliquer |
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Pause |
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Construire une première analyse |
Étude de cas intégrant les notions de la journée |
Réinvestir, Analyser |
Construire, Justifier, Évaluer |
Jour 2 — Construire un workflow reproductible d'analyse quantitative Objectif de la journée
À l'issue de cette journée, le participant sera capable de construire un workflow complet d'analyse quantitative sous QuPath, d'automatiser les traitements courants et d'adapter cette démarche à ses propres problématiques scientifiques.
Déroulé indicatif
Matin
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Compétence visée |
Contenus abordés |
Progression pédagogique |
Taxonomie de Bloom |
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Réactiver les acquis |
Réveil pédagogique |
Activer |
Rappeler |
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Détecter des objets automatiquement |
Détection cellulaire, paramètres, mesures |
Découvrir, Formaliser, Appliquer |
Identifier, Mesurer, Utiliser |
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Pause |
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Classifier pixels & objets |
Pixel/Object Classifier |
Découvrir, Formaliser, Appliquer, Réinvestir |
Comparer, Choisir, Manipuler |
Après-midi
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Compétence visée |
Contenus abordés |
Progression pédagogique |
Taxonomie de Bloom |
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Réveil pédagogique |
Questions-réponses |
Activer |
Rappeler |
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Construire un workflow complet |
Étude de cas intégrant l'ensemble des notions |
Réinvestir, Analyser |
Organiser, Argumenter, Évaluer |
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Pause |
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Automatiser un workflow |
Scripts, Batch processing |
Réinvestir, Analyser |
Automatiser, Adapter, Optimiser |
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Capitaliser les acquis |
Synthèse, tour de table, perspectives |
Analyser |
Synthétiser, Évaluer |
Objectifs de la formation
- Comprendre les concepts fondamentaux de l'analyse de lames virtuelles
- Appliquer les outils de QuPath pour préparer les données
- Analyser des lames virtuelles
- Organiser un workflow reproductible d'analyse
- Évaluer la qualité des analyses réalisées
Public visé
Cette formation s'adresse aux chercheurs, enseignants-chercheurs, ingénieurs, techniciens, doctorants et personnels R&D amenés à analyser des lames virtuelles ou des images de grande taille dans le cadre de leurs activités professionnelles.
Elle concerne en particulier les professionnels travaillant en histologie, anatomopathologie, immunohistochimie, microscopie de fluorescence, biologie cellulaire, cancérologie, pharmacologie, ainsi que plus largement toute discipline utilisant des lames virtuelles ou des images nécessitant une analyse quantitative reproductible.
Aucune spécialisation en analyse d'images n'est requise. La formation est particulièrement adaptée aux utilisateurs souhaitant acquérir une méthodologie rigoureuse d'analyse quantitative de lames virtuelles et construire des workflows reproductibles avec QuPath.
Bien que principalement orientée vers les applications en histologie, immunohistochimie et fluorescence, la méthodologie présentée est transposable à tout domaine mettant en œuvre des images de grande taille ou des analyses basées sur des annotations, des détections et des classifications d'objets.
Prérequis
Connaissances : être amené à exploiter des images issues de la microscopie, de la numérisation de lames histologiques ou de tout autre système d'imagerie compatible avec QuPath. Une maîtrise élémentaire de l'environnement informatique (gestion de fichiers, installation de logiciels, utilisation courante d'un ordinateur) est recommandée.
Équipement : ordinateur portable personnel (Windows, macOS ou Linux) disposant des droits permettant l'installation de logiciels.
Logiciels : QuPath (la procédure d'installation est fournie avant la formation).
Modalités pédagogiques
La formation est animée selon un principe de co-animation permanente. Les deux formateurs sont présents pendant l'intégralité de la formation. Les différentes séquences sont réparties entre eux en fonction de leurs domaines d'expertise respectifs, tout en ayant été préparées conjointement.
Cette organisation permet à chaque intervenant de compléter les explications de son binôme, d'apporter un éclairage méthodologique ou scientifique complémentaire, ou, lorsque cela est nécessaire, de reformuler un concept selon une approche différente afin de faciliter sa compréhension. Les participants bénéficient ainsi de deux expertises complémentaires et de plusieurs modes d'explication d'une même notion.
En parallèle, le formateur qui n'anime pas la séquence assure un accompagnement individualisé lors des ateliers d'analyse, limitant les temps d'attente et garantissant une progression homogène du groupe. Cette co-animation favorise ainsi l'acquisition des concepts, le développement d'un raisonnement critique et la construction de workflows d'analyse rigoureux et reproductibles.
Moyens et supports pédagogiques
Ressources pédagogiques :
Les participants disposent d'un livret pédagogique regroupant les supports de cours, les fiches d'activités, les principaux workflows d'analyse et les fonctionnalités de QuPath abordées au cours de la formation. Ce document constitue une ressource de référence facilitant le réinvestissement des acquis dans leur pratique professionnelle.
Équipements et préparation de la formation :
Les ateliers d'analyse sont réalisés sur les ordinateurs personnels des participants, préalablement configurés.
Trois semaines avant la formation, un premier courriel précise les modalités pratiques et les prérequis techniques (installation de QuPath, téléchargement des jeux de données, vérification de la connexion Internet). Les participants sont invités à transmettre des lames virtuelles ou des images issues de leurs propres travaux, accompagnées d'une brève description de leur problématique scientifique. Après vérification de leur caractère diffusable, ces données sont intégrées aux ateliers d'analyse afin d'illustrer les notions abordées à partir de situations réelles rencontrées par le groupe. Un second courriel, envoyé une semaine avant la session, diffuse le jeu de données consolidé ainsi que les dernières informations pratiques.
Cette préparation permet d'adapter les exercices aux problématiques du groupe et favorise un transfert immédiat des apprentissages vers les situations professionnelles des participants.
Modalités d'évaluation et de suivi
L'évaluation repose sur un suivi individualisé et continu au travers des ateliers d'analyse réalisés tout au long de la formation. Les échanges entre les participants et les formateurs permettent de vérifier progressivement la compréhension des concepts, la maîtrise des fonctionnalités de QuPath et la capacité à construire un workflow d'analyse cohérent, reproductible et scientifiquement argumenté.
Les études de cas constituent les principaux temps d'évaluation formative. Elles permettent d'apprécier la capacité des participants à organiser les différentes étapes d'une analyse quantitative, à sélectionner les méthodes les plus adaptées à leur problématique, à justifier leurs choix méthodologiques et à porter un regard critique sur les résultats obtenus.
Lorsque cela est possible, les exercices s'appuient sur les lames virtuelles ou les jeux de données fournis par les participants, permettant d'évaluer directement le transfert des acquis vers leurs propres problématiques scientifiques.