Le kit du débutant est un projet dédié à la segmentation d'images biologiques et à l'analyse de données cellulaires. Il fournit des instructions d'installation et d'utilisation de Cellpose, un outil de segmentation d'images, sur différentes plateformes (Windows, Linux) et interfaces (Fiji, QuPath). Le projet vise à automatiser le traitement d'images et à faciliter l'analyse de données cellulaires pour les débutants en bio-image informatique.

Projet de deep learning dédié à l'analyse automatisée d'images archéologiques pour identifier des traces de pigment bleu sur les murs du Temple d'Apollon à Delphes. Développé en collaboration avec Archeovision et dans le cadre d'un master universitaire, il combine traitement d'images, augmentation de données et entraînement de modèles UNet pour produire des rapports d'évaluation précis et des masques de segmentation.

Ground Control est une application dédiée à la gestion et à l'annotation de corpus audio et vidéo. Elle permet aux utilisateurs de structurer des médias, d'allouer des tâches d'annotation à des intervenants, et de générer des données de vérité terrain pour des projets de machine learning. L'outil synchronise l'accès aux médias avec les transcriptions et propose des interfaces dédiées pour segmenter et catégoriser les contenus. Développée par l'INA et soutenue par la BPI dans le cadre du projet ArGiMi, elle s'intègre dans des workflows de traitement automatisé de contenus audiovisuels.

Logiciel dédié au traitement et à l'analyse d'images issues de microscopes à haute résolution, notamment pour les expériences de cytométrie en masse. Il permet d'automatiser des étapes clés comme la soustraction de fond, la déconvolution 3D, l'alignement des cycles d'imagerie, la segmentation cellulaire et la génération de cartes de profondeur. Utilisé principalement en recherche biomédicale pour extraire des données quantitatives à partir d'images complexes.

Ce projet implémente un algorithme permettant l'enregistrement automatisé de bases de données vectorielles sur des images. Il procède à un reprojetage de la base de données vectorielle sur la géométrie de l'image, puis effectue une détection de segments de lignes sur l'image avant de filtrer et d'enregistrer la base de données vectorielle.

Projet dédié à la segmentation et au suivi automatisé de cellules embryonnaires à partir d'images scientifiques. Il combine des algorithmes avancés pour identifier et analyser les cellules en développement, facilitant ainsi la recherche en biologie cellulaire et en imagerie médicale. Les outils développés permettent une extraction précise des données cellulaires et une visualisation des résultats.

Outil d'aide à la création de hubs colorés à partir des résultats de chromHMM. Permet aux chercheurs en bioinformatique de visualiser et analyser les données de segmentation chromatinienne de manière automatisée et reproductible. Facilite l'interprétation des modèles de Markov cachés appliqués à la génomique.

Zellige est un outil logiciel dédié à l'extraction automatisée de surfaces multiples et variées à partir d'images 3D acquises par microscopie de fluorescence. Il permet de segmenter et projeter plusieurs surfaces d'intérêt dans un même volume, même en présence de textures, contrastes ou inclinaisons variables. Conçu pour les biologistes et chercheurs, il facilite l'analyse quantitative des tissus épithéliaux en générant des projections 2D précises à partir de données 3D complexes.

Ce projet propose une formation pratique en analyse d'images biologiques pour les scientifiques du vivant. Il couvre les bases du traitement d'images microscopiques, la segmentation, la normalisation et l'extraction de caractéristiques cellulaires. Les participants apprennent à construire des pipelines d'analyse automatisés et à visualiser les résultats. Les supports pédagogiques incluent des notebooks Jupyter et des jeux de données issus du Human Protein Atlas.

Ce projet permet de générer une version réduite du jeu de données Davis 2017, utilisé pour évaluer les algorithmes de segmentation vidéo. Il automatise le téléchargement, le décompactage et le redimensionnement des séquences d'images, facilitant ainsi leur utilisation dans des environnements de test ou de recherche. Les outils fournis sont optimisés pour une intégration dans des pipelines de traitement d'images.