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30 octobre 2017

Spécification d’un environnement logiciel d’analyse 3D de données massives de microscopie de cerveaux


Catégorie : Stagiaire


RESPONSABLE : Thierry Delzescaux (thierry.delzescaux@cea.fr)

ÉQUIPE D’ACCUEIL :

CEA-MIRCen, LMN (Laboratoire des Maladies Neurodégénératives), Equipe traitement de l’image
18, route du Panorama - BP N° 6
92265 - Fontenay aux Roses Cedex

http://i2bm.cea.fr/drf/i2bm/Pages/mircen.aspx

DUREE DU STAGE : 6 mois (début prévu à partir de mars)

 

INFORMATION DETAILLÉE

Contexte :

Les nouvelles techniques de clarification couplées à des ultramicroscopes à fluorescence offrent la possibilité unique d’analyser des cerveaux entiers de rongeur à l’échelle cellulaire : https://www.youtube.com/watch?v=D84wBVDX1No

La quantité d’information ainsi accessible sous forme d’images est très importante et peut atteindre plusieurs centaines de giga-octets voire plusieurs dizaines de téra-octets par étude biologique. De ce fait, l’analyse de ce nouveau type de données est extrêmement complexe à réaliser d’autant plus que quasiment aucun logiciel d’analyse d’image disponible aujourd’hui n’a été développé pour gérer de telles quantités de données (I/O avec accès partiels, gestion de la RAM, parallélisation CPU, algorithmes de traitement de l’image, etc.).

Descriptif :

L’objectif de ce travail de stage sera dans un premier temps de tester la solution logicielle ClearMap publiée récemment par Rénier et collègues [1] sur les données accessibles de cette étude. Dans un second temps, la possibilité de transposer ces techniques d’analyse au sein de l’environnement logiciel de développement BrainVISA du CEA sera évaluée et initiée (http://brainvisa.info) en partant des développements d’analyse les plus récents publiés dans notre laboratoire par Vandenberghe et collègues [2] (reconstruction 3-D, recalage non-linéaire, segmentation par des techniques de machine learning et utilisation d’atlas numériques de cerveaux, etc.).

Au cours de ce travail, le stagiaire aura plusieurs missions :

1°) Implanter au sein du laboratoire d’accueil les données massives de microscopie ainsi que le logiciel d’analyse ClearMap. Reproduire et valider les procédures d’analyse décrites dans la publication de Rénier et collègues [1],

2°) Recenser toutes les étapes de traitement de l’image mises en œuvre dans la solution logicielle ClearMap et identifier les algorithmes équivalents dans BrainVISA. Il sera important d’étudier la capacité/incapacité des codes de BrainVISA à traiter les données massives du projet,

3°) Adapter les codes/librairies de BrainVISA identifiés précédemment afin d’être en mesure d’obtenir des résultats équivalents à ceux produits par la solution logicielle ClearMap.

Compétences requises :

Au cours de ce stage, le candidat sera amené à interagir principalement avec l'équipe de traitement de l'image de MIRCen (informaticiens, méthodologistes en traitement de l’image, etc.). Il est demandé d'avoir une très bonne connaissance des environnements Linux et Windows, de maîtriser la programmation dans les langages C, C++ et Python, d'avoir des connaissances dans le domaine de la parallélisation et du calcul haute performance (CPU). Des connaissances des techniques de traitement de l’image (segmentation, recalage) et d'un outil de gestion de sources (subversion) serait un plus.

Il est également nécessaire de savoir utiliser les suites bureautiques standards (Open Office, Office). Le stagiaire bénéficiera pour réaliser ces développements des savoirs faire, de l’encadrement des équipes du CEA et de l'infrastructure informatique existante (serveurs de calculs internes, plateforme logicielle). De bonnes capacités d’adaptation à des environnements multidisciplinaires, de coordination et de travail en équipe sont également requises pour ce projet.

Formation requise :

Ecole ingénieur, Master de recherche dans les sciences de l’information, traitement de l’image et du signal.

Rémunération :

A définir en fonction de la formation du candidat directement avec le responsable du stage.

Possibilité de poursuivre en thèse sur cette thématique de recherche.

[1] Rénier N. et al., “Mapping of Brain Activity by Automated Volume Analysis of Immediate Early Genes”, Cell. 2016 Jun 16;165(7):1789-1802.

[2] Vandenberghe et al., “High-throughput 3D whole-brain quantitative histopathology in rodent”, Sci Rep. 2016 Feb 15;6:20958.

 

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