L’histologie produit des images à l’échelle cellulaire grâce à des microscopes optiques très performants. La quantification du tissu marqué comme les neurones s’appuie de plus en plus sur des segmentations par apprentissage automatique. Cependant, l’apprentissage automatique nécessite une grande quantité d’informations intermédiaires, ou caractéristiques, extraites de la donnée brute multipliant d’autant la quantité de données à traiter. Ainsi, le nombre important de ces caractéristiques est un obstacle au traitement robuste et rapide de séries d’images histologiques. Les algorithmes de sélection de caractéristiques pourraient réduire la quantité d’informations nécessaires mais les ensembles de caractéristiques sélectionnés sont peu reproductibles. Nous proposons une méthodologie originale fonctionnant sur des infrastructures de calcul haute-performance (CHP) visant à sélectionner des petits ensembles de caractéristiques stables afin de permettre des segmentations rapides et robustes sur des images histologiques acquises à très haute-résolution. Cette sélection se déroule en deux étapes : la première à l’échelle des familles de caractéristiques. La deuxième est appliquée directement sur les caractéristiques issues de ces familles. Dans ce travail, nous avons obtenu des ensembles généralisables et stables pour deux marquages neuronaux différents. Ces ensembles permettent des réductions significatives des temps de traitement et de la mémoire vive utilisée. Cette méthodologie rendra possible des études histologiques exhaustives à haute-résolution sur des infrastructures CHP que ce soit en recherche préclinique et possiblement clinique. / In preclinical research and more specifically in neurobiology, histology uses images produced by increasingly powerful optical microscopes digitizing entire sections at cell scale. Quantification of stained tissue such as neurons relies on machine learning driven segmentation. However such methods need a lot of additional information, or features, which are extracted from raw data multiplying the quantity of data to process. As a result, the quantity of features is becoming a drawback to process large series of histological images in a fast and robust manner. Feature selection methods could reduce the amount of required information but selected subsets lack of stability. We propose a novel methodology operating on high performance computing (HPC) infrastructures and aiming at finding small and stable sets of features for fast and robust segmentation on high-resolution histological whole sections. This selection has two selection steps: first at feature families scale (an intermediate pool of features, between space and individual feature). Second, feature selection is performed on pre-selected feature families. In this work, the selected sets of features are stables for two different neurons staining. Furthermore the feature selection results in a significant reduction of computation time and memory cost. This methodology can potentially enable exhaustive histological studies at a high-resolution scale on HPC infrastructures for both preclinical and clinical research settings.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2019SORUS004 |
| Date | 18 January 2019 |
| Creators | Bouvier, Clément |
| Contributors | Sorbonne université, Delzescaux, Thierry, Clouchoux, Cédric |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text, Image |
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