Développement de méthodes de tracking pour l’analyse de données en imagerie cellulaire

Notre laboratoire développe des systèmes complets, allant de l’imagerie à la production de données biologiques essentielles pour nos partenaires industriels ou pour les objectifs scientifiques des projets. Une part importante de nos travaux est consacrée à l’analyse d’images.

Le suivi d’objets (tracking) constitue une étape clé, en particulier pour les données de type vidéo. En imagerie cellulaire, il permet d’étudier le comportement des cellules ainsi que l’évolution de leurs caractéristiques morphologiques, éléments essentiels à la compréhension des phénomènes biologiques.

Cette thèse vise à améliorer les solutions de tracking existantes en les adaptant à nos systèmes d’imagerie grand champ, et en les enrichissant grâce aux avancées récentes en intelligence artificielle (notamment les foundation models, l’apprentissage auto-supervisé, et les graph neural networks). Un accent particulier sera portée sur la détection d’anomalies dans les trajectoires, ainsi que sur l’intégration de contraintes liées au traitement embarqué.

Directrices de thèse: Marielle Malfante (CEA)/Sophie Achard (Inria/UGA)
Co-encadrement: Manon Damphoffer
 

Bibliographie

Allier C, Hervé L, Paviolo C, Mandula O, Cioni O, Pierré W, Andriani F, Padmanabhan K and Morales S (2022) CNN-Based Cell Analysis: From Image to Quantitative Representation. Front. Phys. 9:776805. doi: 10.3389/fphy.2021.776805

Bailly, R., Malfante, M., Allier, C. et al. Detecting abnormal cell behaviors from dry mass time series. Sci Rep 14, 7053 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-57684-w

Ben-Haim, T., & Raviv, T. R. (2022, October). Graph neural network for cell tracking in microscopy videos. In European Conference on Computer Vision (pp. 610-626). Cham: Springer Nature Switzerland.

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