Caractérisation automatique d’organisations cellulaires dans des mosaïques d’images microscopiques de bois

par Guilhem Brunel

Thèse de doctorat en Biologie intégrative des plantes

Sous la direction de Marc Jaeger et de Gérard Subsol.


  • Résumé

    Ce travail porte sur l'analyse d'images numériques biologiques. Il vise à définir et mettre en œuvre des processus de mesures automatiques de données biologiques à partir d'images numériques dans un cadre de traitement de masse, et aborde notamment : l'incidence des choix méthodologiques sur la stabilité des résultats, l'étude de la validation des mesures produites et les limites de la généricité des méthodes et modèles appliquées à la biologie végétale.La réflexion est menée dans le cadre de l'étude de certaines organisations cellulaires, et plus particulièrement de l'identification et l'analyse automatique de files cellulaires dans des mosaïques d'images microscopiques de bois. En effet, l'étude des tendances biologiques le long de ces structures est nécessaire pour comprendre la mise en place des différentes organisations et maturations de cellule. Elle ne peut être conduite qu'à partir d'une grande zone d'observation du plan ligneux. Pour cela,- nous avons mis en place un nouveau protocole de préparation (rondelles de bois poncées) et de numérisation des échantillons permettant d'acquérir entièrement la zone d'observation sans biais- nous avons développé une chaîne de traitement permettant l'extraction automatique des files cellulaires dans des mosaïques images numériques.- nous avons proposé des indices de fiabilité pour chaque mesure effectuée afin de mieux cibler les études statistiques à venir.Les méthodes développées dans la thèse permettent l'acquisition et le traitement rapide d'un volume important de données. Ces données devraient servir de base à de nombreuses investigations : des analyses architecturales des arbres avec le suivi de file cellulaire et/ou la détection de perturbations biologiques, des analyses de variabilité intra et inter arbres permettant de mieux comprendre la croissance endogène des arbres.

  • Titre traduit

    Automatic characterization of the cell organization in light microscopic images of wood : application to the identification of the cell file


  • Résumé

    This study focuses on biological numeric picture processes. It aims to define and implement new automated measurements at large scale analysis. Moreover, this thesis addresses: The incidence of the proposed methodology on the results reliability measurements accuracy definition and analysis proposed approaches reproducibility limits when applied to plant biology.This work is part of cells organization study, and aims to automatically identify and analyze the cell lines in microscopic mosaic wood slice pictures. Indeed, the study of biological tendencies among the cells lines is necessary to understand the cell migration and organization. Such a study can only be realized from a huge zone of observation of wood plane. To this end, this work proposes:- a new protocol of preparation (slices of sanded wood) and of digitizing of samples, in order to acquire the entire zone of observation without bias,- a novel processing chain that permit the automated cell lines extraction in numeric mosaic pictures,- reliability indexes for each measurement for further efficient statistical analysis.The methods developed during this thesis enable to acquire and treat rapidly an important volume of information. Those data define the basis of numerous investigations, such as tree architectural analysis cell lines following and/or detection of biological perturbations. And it finally helps the analysis of the variability intra- or inter- trees, in order to better understand the tree endogenous growth.


Il est disponible au sein de la bibliothèque de l'établissement de soutenance.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe

Où se trouve cette thèse\u00a0?