01
Contexte
Les données manipulées sont des volumes 3D de cerveaux humains et murins acquis en microscopie et enregistrés au format TIFF. Ces volumes cumulent bruit, variations d’intensité et forte volumétrie — un terrain exigeant pour une détection fiable des centres cellulaires. L’objectif était d’améliorer cette détection et de construire une chaîne d’expérimentation reproductible pour comparer les résultats.
02
Pipeline de détection
Le pipeline final enchaîne plusieurs étapes complémentaires, du volume brut jusqu’aux centres cellulaires détectés.
- Prétraitement du volume
- Découpage en sous-volumes avec recouvrement
- Seuillage adaptatif et génération de points candidats (seeds)
- Clustering par Mean Shift pondéré
- Fusion des centres détectés à l’échelle du volume complet
- Post-traitement morphologique optionnel
03
Prétraitement et passage à l’échelle
Une première implémentation directe donnait des résultats corrects sur des volumes synthétiques simples, mais devenait trop coûteuse sur des volumes biologiques réels. Le prétraitement combine filtrage et réduction du bruit ; le volume est ensuite découpé en sous-volumes avec recouvrement, ce qui réduit l’usage mémoire, permet de traiter les blocs indépendamment et évite de perdre les cellules situées aux frontières entre deux sous-volumes. Certaines étapes coûteuses ont été parallélisées pour accélérer les expérimentations.
04
Mean Shift pondéré
À partir des points candidats, chaque point est déplacé itérativement vers le centre de masse de son voisinage local, pondéré par l’intensité des voxels environnants, jusqu’à convergence vers une zone de forte densité. Les centres suffisamment proches sont ensuite fusionnés pour obtenir un centre cellulaire unique.
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Interface Napari
Une interface interactive développée avec Napari regroupe le pipeline dans un outil exploitable visuellement, qui sert à la fois d’outil de visualisation, d’analyse et de validation expérimentale.
- Chargement d’un volume 3D et de ses annotations de référence
- Réglage des paramètres de détection
- Lancement du pipeline complet, avec activation optionnelle du post-traitement
- Visualisation des centres détectés dans le volume, en distinguant vrais positifs, faux positifs et faux négatifs
- Affichage des métriques d’évaluation et sauvegarde des centres détectés
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Grid Search et évaluation
Une recherche en grille explore l’influence des principaux paramètres du Mean Shift pondéré. Chaque configuration est évaluée par précision, rappel et F1, avec génération de heatmaps permettant de comparer les résultats sur un volume ou sur un ensemble complet de volumes.
- F1 Macro — moyenne des scores F1 calculés par volume
- F1 Micro — calcul global à partir des vrais positifs, faux positifs et faux négatifs cumulés
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Automatisation
Une approche complémentaire utilise un modèle de régression Random Forest multi-sortie afin de prédire automatiquement les paramètres du pipeline à partir de caractéristiques extraites des volumes, pour réduire le réglage manuel et améliorer la reproductibilité de la détection.
- Recherche en grille pour produire des configurations de référence
- Extraction automatique de caractéristiques des volumes
- Apprentissage d’un modèle Random Forest multi-sortie
- Prédiction des paramètres et exécution complète du pipeline
- Évaluation automatique des résultats
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Limites expérimentales
Les métriques ne doivent pas être interprétées indépendamment de la qualité de la vérité terrain. Certaines annotations de référence ne sont pas parfaitement alignées avec les volumes traités, ce qui peut pénaliser artificiellement précision, rappel et F1 même lorsque les détections restent visuellement cohérentes avec les structures observées. Cette limite a conduit à conserver une analyse à la fois quantitative et visuelle des résultats.
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Chaîne de bout en bout
Le pipeline relie traitement d’images 3D, clustering, optimisation de paramètres, apprentissage automatique, visualisation interactive et évaluation dans une même chaîne expérimentale. Il permet d’explorer, comparer et automatiser différentes stratégies de détection de centres cellulaires sur des volumes biomédicaux 3D.