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 et raccourcis clavier
• Formats scientifiques pris en charge : TIFF, OME-TIFF, ND2, LIF, HDF5 et normes de métadonnées
• TP 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 & Analyse quantitative

• Transformations de base : recadrage, rotation, mise à l'échelle et séparation des canaux
• Filtrage & amélioration : Gaussien, médian, CLAHE et techniques de réduction du bruit
• Segmentation & extraction de caractéristiques : seuillage, algorithme du bassin versant (watershed), Gestionnaire de ROI et analyse de particules
• Quantification : analyse d'histogrammes, déconvolution de couleurs, métriques de colocalisation et export statistique
• TP 2 : Construction d'un pipeline d'analyse 2D/3D reproductible sur un jeu de données d'imagerie cellulaire exemple et export de tableaux de mesures structurés

Scripting, Automatisation & Flux de travail multi-langages

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

Flux de travail avancés : Imagerie 3D, Assemblage & Grands ensembles de données

• Travail avec des données bioimages multidimensionnelles : piles virtuelles, chargement différé et gestion de la mémoire
• Notions de base de la microscopie par tuiles : modes d'acquisition, numérotation des tuiles et gestion des chevauchements
• Assemblage de grands ensembles de données 3D: utilisation de BigStitcher & TrakEM2 pour l'alignement et la fusion
• Optimisation des performances pour les environnements contraints en matériel (RAM, indicateurs GPU, compatibilité cloud)
• TP 4 : Alignement et assemblage d'un ensemble de données de microscopie 3D simulé par tuiles et optimisation de l'utilisation de la mémoire pour un z-stack de >10 Go

Extension de Fiji : ImgLib2, Développement de plugins & Déploiement

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

Reproductibilité, Bonnes pratiques & Intégration à la recherche

• Capture de la provenance : intégration des scripts, des paramètres et des informations de version de Fiji dans les résultats
• Normes de métadonnées & principes FAIR pour les données d'images scientifiques
• Profiling, débogage et résolution des goulets d'étranglement courants en bioimagerie
• Ressources communautaires : documentation ImageJ/Fiji, forums, dépôts GitHub et écosystème de plugins
• Projet final : concevoir, scripter et documenter un flux de travail d'analyse d'images complet adapté à votre domaine de recherche
• Options de personnalisation : Nous proposons des versions adaptées axées sur :
  • Des modalités d'imagerie spécifiques (confocale, super-résolution, microscopie électronique, etc.)
  • Des pipelines spécifiques au domaine (comptage cellulaire, colocalisation, morphométrie, etc.)
  • L'intégration avec l'infrastructure existante du laboratoire (Slurm, AWS, HPC local ou archives OME-TIFF)