Traitement d’images sous ImageJ / FIJI et segmentation par Machine Learning : bases conceptuelles et pratiques Présentiel
Dernière mise à jour : 18/03/2026
Unité de recherche
Description
1er jour
- Création de l'image et des formats d'images utilisés pour évoluer progressivement vers l'utilisation des outils de base du traitement d'image sous FIJI
- Les notions de filtrages de convolution et de filtrage fréquentiel permettront la réalisation du prétraitement en vue de la réalisation de la segmentation
- Le traitement de l'images binaire sera réalisé dans le pipeline par des algorithmes de morphomathématiques
- Les grands thèmes filtrage, segmentation, morphomathématiques seront abordés sous forme de cours
2ème jour
- Des mises en applications sur des cas réels de traitement d'images viendront renforcer les acquis
- Une fois le pipeline de traitement d'images construit, nous apprendrons à l'automatiser en mode Macro-commandes
- L'apport du Machine Learning sera abordé pour montrer en classification de pixels ou d'objets que l'on peut résoudre des problèmes insolubles par les méthodes classiques
3ème jour
- Un ensemble d'outils évolués seront présentés en fonction des besoins (visualisation 3 D, Tracking, colocalisation)
4ème jour
- Le dernier temps de la formation sera consacré à l'application des outils transmis durant la formation, à l'aide de la résolution des problématiques de chacun
- Des outils utilisant des modèles pré-entrainés seront aussi montrés durant ce dernier temps
- Nous apprendrons aussi un comportement d'écologie numérique en utilisant l'outil approprié
Objectifs de la formation
- Acquérir, par une alternance de cours et de travaux pratiques, les concepts et les méthodes actuelles du traitement de l'image
- Conduire rapidement et automatiquement de façon autonome un travail complet d'analyse par les techniques de traitement de l'image
- Appréhender les bases de l'utilisation de nouveaux logiciels libres de droit comme FIJI et des outils de segmentation récents (Ilastik, Cellpose…) et connaître les points forts et complémentaires de ces applications
- Aborder des notions d'écologie numérique
Public visé
Chercheurs, ingénieurs et techniciens, tous types de secteur d'activité
Prérequis
Aucun
Modalités pédagogiques
Alternance de cours (18,5 h) et de formations théoriques (14,5 h) comportant des exercices d'application (encadrées par les 2 intervenants). Les participants travailleront en binôme (deux cerveaux, un ordinateur) lors de la résolution d'applications et feront une restitution au groupe.
Moyens et supports pédagogiques
Des ordinateurs équipés de cartes graphiques seront mis à disposition des stagiaires, les logiciels libre de préinstallés (FIJI, Cellpose, Ilastik).
Des supports dématérialisés, ouvrages, guides et logiciels seront remis aux participants à l'issue de la formation.
Modalités d'évaluation et de suivi
Un suivi individualisé par des évaluations formatives est assuré. Une attestation de fin de formation est délivrée à la fin du parcours.
Formateurs
MC
MATTHEWS Cédric
Responsable scientifique
Informations sur l'admission
L'admission à cette formation ne fait l'objet d'aucun examen, test ou sélection préalable ; l'inscription est validée après réception du dossier complet et confirmation par l'organisme de formation.
Modalités tarifaires spécifiques
Nos formations sont exonérées de TVA. Elles bénéficient de remises volumes : - 5% pour 3-4 inscrits, - 10% pour 5-6 inscrits, et - 20% à partir de 7 personnes. Une réduction de 20% est appliquée pour les agents salariés du CNRS.
Informations sur l'accessibilité
Notre organisme s'engage à garantir l'accessibilité de ses formations à distance et en présentiel aux personnes en situation de handicap. Un référent handicap est mobilisable afin d'analyser les besoins spécifiques et de mettre en place, lorsque cela est possible, les adaptations pédagogiques, techniques ou organisationnelles nécessaires.