Lundi 17 mars avait lieu la journée d’animation scientifique de l’axe Bio-imagerie dédiée à l’Analyse d’images.
Préparé par le groupe de travail « Analyse d’images », l’évènement se voulait interactif et participatif et s’est articulé autour d’ateliers de démonstration et de présentations (Programme à télécharger 👉 ici)
Près d’une cinquantaine de participants ont pu échanger sur leurs expériences d’analyse d’images, qu’elles soient issues de microscopie photonique, d’IRM ou encore de microscopie électronique.
Présentations scientifiques
David Rousseau,
LARIS/IRHS, Angers
« How not to be overwhelmed in an ocean of data via Smart Scanning ? »
Arthur Masson,
IRISA/Sairpico, Rennes
« BioImageIT : une solution open-source pour la gestion de données de l’analyse d’images »
Marie-Françoise Devaux,
BIA, Nantes
« Analyser et comparer des séries d’images multi- et hyperspectrales »
Oscar Acosta,
LTSI, Rennes
« Radiomics en oncologie pour la prédiction de rechute tumorale »
Atelier participatif – L’analyse des images : et après ?
Les participants répartis en groupes de travail ont été invités à réfléchir sur différentes étapes du processus d’analyse d’images autour de 3 grandes questions, et évaluer les problèmes et limites auxquels ils/elles sont confronté.e.s.
Exploitation des résultats d’analyse
L’analyse des images est réalisée : que fait-on des résultats ? Problèmes, limites et solutions.
Visualisation et représentation
Difficultés liées à la visualisation et représentation des images de différente nature (3D, spectrales, multi-modalités …) et des résultats d’analyse.
Reproductibilité et partage des analyses
Comment s’assurer de pouvoir reproduire des résultats d’analyse : dans le temps à partir d’un même jeu de données, avec des outils d’analyse différents, reproduire l’analyse d’un.e collègue …
La restitution des échanges de cet atelier permettra de proposer des animations scientifiques répondant au mieux aux attentes des participant.e.s pour de futurs évènements.
Les ateliers de démonstration
6 ateliers par petits groupes ont permis de découvrir l’utilisation d’une méthode d’analyse d’images ou un logiciel dédié.
Ré-entraînement de modèles d’apprentissage profond avec le logiciel open-source QuPath
Thierry Pécot
Plateforme FAIIA, Rennes
Virtual Reality in anatomy studies – a review and demo of currently available techniques
Arnim Jenet
Plateforme TEFOR, Paris Saclay
