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Les processus d'analyse d’images biologiques se sont transformés de manière spectaculaire au cours des dernières années, accélérés par l'émergence de l’intelligence artificielle et de l'apprentissage profond (deep learning) en particulier. En effet, des défis autrefois considérés comme impossibles à relever, tels que la segmentation 3D de données microscopiques complexes, ou la microscopie intelligente (pilotée par les données) semblent désormais réalisables. Les nouvelles modalités d'imagerie battent des records à la fois en termes de résolution et de vitesse d'acquisition.Cette évolution s'accompagne d'une variété de nouvelles plateformes logicielles et d'outils informatiques, ainsi que de l'exigence de ressources computationnelles dédiées telles que les GPU. En l'absence d'un cadre commun pour ces outils, la gestion fastidieuse des données, ainsi que l'orchestration complexe de ces nouvelles technologies limitent fortement ces nouvelles technologies à un nombre limité d’experts en programmation, réduisant leur impact en biologie.En outre, la plupart des méthodes existantes sont encore limitées dans leurs capacités à gérer les données en temps réel. Elles sont généralement restreintes à des analyses post-acquisitions, limitant l’émergence de la microscopie intelligente, où le résultat de l'analyse peut influencer l'acquisition.Ce travail de thèse présente un nouveau logiciel libre, Arkitekt, servant d'intermédiaire entre les utilisateurs et les applications en bio-imagerie. Arkitekt permet la conception graphique et conviviale de flux de travail, ou pipeline, orchestrant de manière fiable et efficace les logiciels de bioimagerie existants, localement ou à distance, en temps réel ou post-acquisition. Il s'interface avec les logiciels de visualisation et d'analyse les plus répandus, comme ImageJ ou Napari, et intègre également les scripts des développeurs et les logiciels d'acquisition.Cette thèse est organisée en 3 parties principales. Après une introduction générale sur l'histoire de l'analyse d’images ... |
