Travaux de fin d'études 2016 - 2017Le logiciel Cytomine (http://www.cytomine.be/) est un logiciel orienté web et open-sourcedéveloppé depuis 2010 par l'unité de Systèmes et Modélisation et reconnuinternationalement. Il permet l'analyse collaborative de très grandes images (multi-gigapixels).

Nous proposons plusieurs sujets de travaux de fin d'études pour l'année académique2016-2017 dans des domaines variés et à destination d'étudiant(e)s intéressé(e)s parl'analyse d'images et/ou l'apprentissage automatique et/ou le développement informatique.

N'hésitez pas à nous contacter pour mieux comprendre ces sujets !

E-mail: Raphael.Maree@ulg.ac.be Téléphone: 04 366 26 44 (Raphaël Marée)Bureau: I 127, Institut Montefiore

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Sujet SEGMENT: Segmentation robuste de tissus pathologiques

Le but de ce travail de recherche est d'évaluer et d'améliorer des algorithmes desegmentation pour la détection et le contourage automatique de tumeurs au sein d'imagesà haute-résolution de tissus.

Ce travail permettra à l'étudiant(eà d'approfondir la compréhension, l'utilisation etl'adaptation de méthodes à base d'ensembles d'arbres ou de réseaux profonds (deeplearning) sur de grandes quantités d'images liées à des problématiques concrètes dans ledomaine biomédical.

Pour réaliser ce travail, l'étudiant(e) aura accès:

- À des centaines d'images utilisées en recherche pour le cancer du poumon (équipe duProf. Cataldo du centre GIGA) et des images relatives au cancer du sein d'hôpitauxhollandais (challenge http://camelyon16.grand-challenge.org/).

- Au logiciel open-source Cytomine (http://www.cytomine.be/) que nous développonsdepuis plusieurs années et à ses algorithmes.

- À des articles scientifiques traitant du sujet dont:- "A hybrid human-computer approach for large-scale image-basedmeasurements using web services and machine learning"http://orbi.ulg.ac.be/handle/2268/162084?locale=en - "Collaborative analysis of multi-gigapixel imaging data using Cytomine"http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/early/2016/02/26/bioinformatics.btw013

Recommendations:- Suivre le cours d'apprentissage automatique supervisé et de traitement d'images.

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Sujet MULTIDIM: Extension de Cytomine pour images multidimensionnelles

Le but de ce travail de développement informatique est d'étendre différents modules de laplateforme Cytomine (http://www.cytomine.be/) pour la visualisation et l'annotationd'images multimodales, en particulier afin de supporter l'imagerie multispectrale etl'imagerie 3D qui sont très utilisées en imagerie biomédicale mais aussi dans d'autresdomaines (histoire de l'art, minéralogie, etc).

Ce travail peut être attribué à deux étudiant(e)s qui pourront travailler ensemble sur ceprojet. Il s'adresse à des étudiant(e)s motivés par les nouvelles méthodes dedéveloppement informatique (dont le développement backend/front-end web) et letraitement de gros volumes de données (big image data, formats de données scientifiqueshautes-performances, etc.).

Pour réaliser ce travail, l'étudiant(e) aura accès:

- À des images multidimensionnelles issues de différents domaines de recherche, dontdes données 3D d'imagerie moléculaire: (http://gigascience.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13742-015-0059-4)

- Au logiciel open-source Cytomine (http://www.cytomine.be/) que nousdéveloppons depuis plusieurs années et à sa documentation.

- À des articles décrivant d'autres logiciels dont les méthodes pourront inspirerl'étudiant(e):http://pubs.acs.org/doi/pdf/10.1021/ac402540a http://www.emouseatlas.org/Papers/WlzIIP.pdf http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3412715/pdf/1471-2105-13-122.pdf

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Sujet SECURE: Étude de la sécurité et de la stabilité de la plateforme Cytomine

La plateforme logicielle Cytomine d'analyse collaborative de grandes images repose surdes technologies web (services web, javascript, etc.) et de bases de données qui peuventprésenter des failles de sécurité et de stabilité en cas de forte montée en charge.

Le but de ce travail est de faire une étude approfondie des vulnérabilités et faiblessespotentielles de la plateforme Cytomine dans un contexte d'utilisation par des milliersd'utilisateurs (comme c'est le cas lors de MOOC) et le cas échéant d'en proposer desméthodes préventives pour s'en protéger.

Pour réaliser ce travail, l'étudiant(e) aura accès:

- Au logiciel open-source Cytomine (http://www.cytomine.be/) que nousdéveloppons depuis plusieurs années et à sa documentation.

- À un document interne préliminaire qui liste des failles potentielles à étudier (denial ofservice, forceful browsing, cross-site request forgery, ...).

Recommendations:- Suivre le cours de “Programmation d'applications distribuées et en réseau”.

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Sujet RESTORE: Analyse d'images multispectrales pour la restauration en histoirede l'art

Le but de ce projet est d'évaluer des algorithmes existants d'analyse d'images et de lesétendre pour l'analyse d'images à haute résolution et multispectrales d'oeuvres d'art, afind'y détecter des anomalies (ex: craquelures).

Ce projet s'inscrit dans le cadre d'un projet collaboratif avec les Musées royaux desBeaux-Arts de Belgique (https://www.fine-arts-museum.be/fr/la-recherche) et la sociétéLumière Technology mondialement connue, notamment pour ses analyses de la Joconde(http://www.lumiere-technology.com/).

Pour réaliser ce travail, l'étudiant(e) aura accès:

- À des images multispectrales à hautre résolution de peintures prestigieuses

- Au logiciel open-source Cytomine (http://www.cytomine.be/) que nous développonsdepuis plusieurs années, à sa documentation et à ses algorithmes.

- À des publications scientifiques sur l'analyse d'images multispectrales et/ou dans ledomaine de l'histoire de l'art, dont nos travaux préliminaires en imagerie spectrale(http://orbi.ulg.ac.be/handle/2268/14710) et d'autres travaux dont “Digital ImageProcessing of the Ghent Altarpiece” (Signal Processing Magazine, 2015).

Recommendations:- Suivre le cours d'apprentissage automatique supervisé et de traitement d'images.

(Pieter Brueghel l'Ancien, La chute des anges rebelles, MRBAB, Lumière Technology)

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Sujet COUNT: Développement d'algorithmes de comptage de cellules au sein detissus pathologiques

Le but de ce projet est de proposer des algorithmes de comptage d'objets au seind'images et de les valider pour le comptage automatique de cellules au sein de grandesimages de tissus pathologiques (dans le domaine du cancer).

Pour réaliser ce travail, l'étudiant(e) aura accès:

- À des images de tissus (H&E et RnaScope) et aux comptages manuels des experts duGIGA dans le domaine du cancer.

- Au logiciel open-source Cytomine (http://www.cytomine.be/) que nous développonsdepuis plusieurs années, à sa documentation et à ses algorithmes.

- Au logiciel open-source Icy d'analyse d'images (http://icy.bioimageanalysis.org/)développé par l'Institut Pasteur avec lequel nous collaborons.

- À des travaux scientifiques sur le comptage de cellules à base de méthodes d'arbres declassification/régression, dont https://www.youtube.com/watch?v=4FhdkiZ51Js

Recommendations:- Suivre le cours d'apprentissage automatique supervisé et de traitement d'images.

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Sujet INTEGRATE: Intégration d'algorithmes d'analyse d'images à la plateformeCytomine

La plateforme open-source Cytomine permet d'appliquer des algorithmes dereconnaissance d'images sur de très grandes images afin d'y détecter des objets rares ouanormaux (p.ex. des cellules cancéreuses). Pour ce faire, nous utilisons des services webet un système de messagerie (RabbitMQ) qui permet de distribuer l'exécution de cesalgorithmes. À l'heure actuelle, seuls nos propres algorithmes basés sur des ensemblesd'arbres de décision sont intégrés à la plateforme.

L'objectif de ce travail de développement informatique et d'évaluation est premièrement defaire un état de l'art des algorithmes d'analyse d'images en faisant particulièrementattention à leurs performances et à leur disponibilité en tant que librairies open-source.Ensuite, le développement consistera en l'intégration de ces algorithmes à la plateformeCytomine: développement de connecteurs, modules de conversion de formats de données(si nécessaire), protocoles pour distribuer le plus efficacement les calculs sur plusieursserveurs, protocoles automatisant l'évaluation à grande échelle et la mise en forme desrésultats. Ensuite, l'étudiant(e) évaluera rigoureusement son travail sur plusieurs base dedonnées d'annotations d'images biomédicales. L'étudiant(e) documentera son travail demanière à faciliter l'intégration future de nouveaux algorithmes.

Pour réaliser ce travail, l'étudiant(e) aura accès:

- Au logiciel open-source Cytomine (http://www.cytomine.be/) que nous développonsdepuis plusieurs années, à sa documentation et à ses algorithmes.

- À différentes librairies logiciels d'analyse d'images (e.g. WND-CHARM, librairies de deeplearning, etc.) ainsi qu'à des bases de données d'images sur lesquelles tester sonimplémentation.

- À un serveur de calcul à haute capacité

Recommendations:- Suivre le cours d'apprentissage automatique supervisé et de traitement d'images

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Sujet REGISTER: Développement d'algorithmes de recalage et de superpositiond'images multimodales de tissus

Le but de ce projet est de proposer et valider des algorithmes de recalage (imageregistration) et de fusion d'images multimodales de tissus. Il est en effet fréquent, enrecherche biomédicale, d'acquérir des images de tissus à l'aide de différents instrumentsqui produisent des images d'apparences et de résolutions spatiales différentes. Le but estde faire un état de l'art des méthodes existantes et de proposer une méthodologie derecalage et fusion de ces images.

Pour réaliser ce travail, l'étudiant(e) aura accès:- À des images de tissus acquises à l'aide de différents instruments.

- Au logiciel open-source Cytomine (http://www.cytomine.be/) que nous développonsdepuis plusieurs années, à sa documentation et à ses algorithmes.

- À des travaux scientifiques sur le recalage et la fusion d'images de tissus dont Van dePlas et al., Nature Methods 2015:h ttp://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4382398/pdf/nihms660788.pdf https://medschool.vanderbilt.edu/ims/image-fusion

Recommendations:- Suivre le cours d'apprentissage automatique supervisé et de traitement d'images.

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Sujet DROSO: Analyse d'images pour l'étude du développement de drosophiles

Ce projet vise à développer une méthode complète d'analyse d'images d'ailes dedrosophiles dans le cadre d'études génétiques du développement. Il s'agira de combinerdes techniques de traitement d'images et d'apprentissage automatique et d'étudier leurprécision sur plusieurs milliers d'images afin de contribuer à l'étude fine des mécanismesde développement.

Ce projet est motivé par les recherches de l'équipe de Frédérique Peronnet, unité deContrôle épigénétique de l'homéostasie et de la plasticité du développement", Laboratoirede Biologie du Développement - Institut de Biologie Paris-Seine (UPMC).

Pour réaliser ce travail, l'étudiant(e) aura accès:

- À des milliers d'images d'ailes de drosophiles

- Au logiciel open-source Cytomine (http://www.cytomine.be/) que nous développonsdepuis plusieurs années, à sa documentation et à ses algorithmes.

- Au logiciel open-source Icy d'analyse d'images (http://icy.bioimageanalysis.org/)développé par l'Institut Pasteur avec lequel nous collaborons.

- À des travaux scientifiques dont nos travaux préliminaires en détection de points d'intérêtsur images d'ailes de drosophiles.

Recommendations:- Suivre le cours d'apprentissage automatique supervisé et de traitement d'images.

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Sujet TRACE: Développement de modules Cytomine pour l'enseignement

La plateforme Cytomine est utilisé en facultés de médecine et de médecine vétérinaire pardes centaines d'étudiants dans le cadre de travaux pratiques en histologie.

Ce projet vise à développer de nouveaux modules pour le suivi et l'analyse des activitésdes étudiants (leurs “traces” d'apprentissage). À partir des enregistrements en base dedonnées de leurs activités, l'étudiant(e) développera des modules efficaces devisualisation et d'analyses statistiques afin de mettre en évidence les profils d'utilisation etd'identifier les motifs de réussite/échec des travaux pratiques.

Pour réaliser ce travail, l'étudiant(e) aura accès:

- Au logiciel open-source Cytomine (http://www.cytomine.be/) que nous développonsdepuis plusieurs années, à sa documentation et à ses algorithmes.

- Aux données brutes d'utilisation de la plateforme par des centaines d'étudiants

- À des travaux scientifiques dont:• “Exploring viewing behavior data from whole slide images to predict correctness of

students' answers during practical exams in oral pathology” (Journal of PathologyInformatics, 2015).

• “Tracking with virtual slides: a tool to study diagnostic error in histopathology.”Histopathology 2009 Jul;55(1):37-45.

Recommendations:- Suivre le cours d'apprentissage automatique supervisé ou d'analyse statistique.

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