Formation Fiji : Introduction au traitement d'images scientifiques

Premiers pas avec l'écosystème Fiji & ImageJ

• Compréhension de l'architecture de Fiji : noyau ImageJ, plugins et gestionnaire de mises à jour
• Installation, configuration de l'environnement et paramétrage des mises à jour automatiques au démarrage
• Navigation dans l'interface graphique : fenêtres, barres d'outils, gestion des piles/séries de clichés et raccourcis clavier
• Formats scientifiques pris en charge : TIFF, OME-TIFF, ND2, LIF, HDF5 et standards de métadonnées
• Labo 1 : Installation de Fiji, configuration du gestionnaire de mises à jour pour les mises à jour automatiques et navigation dans un jeu de données de microscopie à fluorescence multi-canaux

Traitement d'images de base et analyse quantitative

• Transformations de base : recadrage, rotation, mise à l'échelle et séparation des canaux
• Filtrage et amélioration : gaussien, médian, CLAHE et techniques de réduction du bruit
• Segmentation et extraction de caractéristiques : seuillage, crête d'eau (watershed), gestionnaire de régions d'intérêt (ROI Manager) et analyse de particules
• Quantification : analyse d'histogrammes, déconvolution de couleurs, métriques de co-localisation et export statistique
• Labo 2 : Création d'un pipeline d'analyse 2D/3D reproductible sur un jeu de données d'imagerie cellulaire exemple et export de tableaux de mesures structurées

Scripting, automatisation et flux de travail multi-langages

• L'éditeur de scripts de Fiji : rédaction, exécution, débogage et paramétrage des scripts
• Choix du bon langage : Python (PyImageJ/ImgLib2), JavaScript (Nashorn), Groovy et Beanshell
• Interfaçage de Fiji avec les écosystèmes de calcul scientifique (NumPy, SciPy, pandas, scikit-image)
• Enregistrement de macros vs scripting : quand utiliser chacun et comment maintenir un code propre et réutilisable
• Labo 3 : Écriture d'un script Python pour traiter par lots une pile de clichés (z-stack), extraire des métriques cellulaires et générer automatiquement des graphiques résumés et des rapports CSV

Flux de travail avancés : imagerie 3D, assemblage et grands jeux de données

• Travail avec des données bioimage multidimensionnelles : piles virtuelles, chargement différé et gestion de la mémoire
• Notions de base de la microscopie par tuiles : motifs d'acquisition, numérotation des tuiles et gestion des recouvrements
• Assemblage de grands jeux de données 3D : utilisation de BigStitcher & TrakEM2 pour l'enregistrement et la fusion
• Optimisation des performances pour les environnements contraints en matière de matériel (RAM, indications GPU, préparation au cloud)
• Labo 4 : Enregistrement et assemblage d'un jeu de données de microscopie 3D simulé par tuiles et optimisation de l'utilisation de la mémoire pour une pile de clichés de >10 Go

Extension de Fiji : ImgLib2, développement de plugins et déploiement

• Le modèle de données ImgLib2 : tableaux N-dimensionnels, vues et opérations économes en mémoire
• Construction d'algorithmes de traitement d'images personnalisés en utilisant ImgLib2 & les API ImageJ2
• Emballage des plugins : structure Maven, intégration de l'interface utilisateur et gestion des dépendances
• Partage et déploiement : création de sites de mise à jour locaux/globaux, conteneurs Docker et packages de recherche reproductible
• Collaboration entre équipes : standardisation des paramètres, contrôle de version des pipelines et partage inter-laboratoires
• Labo 5 : Développement d'un plugin personnalisé basé sur ImgLib2, test local et publication sur un site de mise à jour partagé

Reproductibilité, bonnes pratiques et intégration à la recherche

• Capture de la traçabilité : intégration des scripts, paramètres et informations de version de Fiji dans les résultats
• Normes de métadonnées et principes FAIR pour les données d'images scientifiques
• Profiling, débogage et résolution des problèmes courants liés aux goulots d'étranglement des bioimages
• Ressources de la communauté : documentation ImageJ/Fiji, forums, dépôts GitHub et écosystème des plugins
• Projet final : Concevoir, scripter et documenter un flux de travail complet d'analyse d'images adapté à votre domaine de recherche
• Options de personnalisation : Nous proposons des versions sur mesure axées sur :
  • Modalités d'imagerie spécifiques (confocale, super-résolution, microscopie électronique, etc.)
  • Pipelines spécifiques au domaine (comptage cellulaire, co-localisation, morphométrie, etc.)
  • Intégration avec l'infrastructure existante du laboratoire (Slurm, AWS, HPC local ou archives OME-TIFF)