Ilastik
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Ilastik[1] est un logiciel open source simple et gratuit pour la classification et la segmentation d'images. Aucune expérience préalable en traitement d'images n'est requise pour exécuter le logiciel.
Caractéristiques[modifier | modifier le code]
Ilastik permet à l'utilisateur d'annoter un nombre arbitraire de classes dans les images à l'aide d'une interface souris. En utilisant ces annotations et les caractéristiques génériques (non linéaires) de l'image, l'utilisateur peut entraîner un classificateur de forêt d'arbres décisionnels. Ilastik possède un module CellProfiler qui permet d'utiliser les classificateurs d'Ilastik pour traiter les images dans le cadre de CellProfiler.
Histoire[modifier | modifier le code]
Ilastik a été lancé en 2011 par des scientifiques du Heidelberg Collaboratory for Image Processing (HCI), de l'université de Heidelberg.
Application[modifier | modifier le code]
- La boîte à outils pour l'apprentissage interactif et la segmentation
- Carving [2],[3]
- Classification cellulaire et neurale [4]
- Détection des synapses
- Suivi des cellules [5]
Ressources[modifier | modifier le code]
Le projet Ilastik est hébergé sur GitHub. Il s'agit d'un projet collaboratif, toutes les contributions telles que les commentaires, les rapports et les corrections de bogues, ou les contributions au code sont les bienvenues.
Références[modifier | modifier le code]
- C Sommer, Straehle C, Koethe U et Hamprecht FA, Ilastik : Interactive Learning and Segmentation Toolkit, , 230–33 p. (ISBN 978-1-4244-4127-3, PMCID 206949135, DOI 10.1109/ISBI.2011.5872394)
- Straehle, Köthe U, Briggman K et Denk W, « Seeded watershed cut uncertainty estimators for guided interactive segmentation », CVPR,
- Straehle, Köthe U, Knott G et Hamprecht FA, « Carving: scalable interactive segmentation of neural volume electron microscopy images », MICCAI, vol. 14, no Pt 1, , p. 653–60 (PMID 22003674, DOI 10.1007/978-3-642-23623-5_82)
- Kreshuk, Straehle CN, Sommer C et Koethe U, « Automated Detection and Segmentation of Synaptic Contacts in Nearly Isotropic Serial Electron Microscopy Images », PLOS ONE, vol. 6, no 10, , e24899 (PMID 22031814, PMCID 3198725, DOI 10.1371/journal.pone.0024899, Bibcode 2011PLoSO...624899K)
- Berg, Kutra, Kroeger et Straehle, « ilastik: interactive machine learning for (bio)image analysis », Nature Methods, vol. 16, no 12, , p. 1226–1232 (PMID 31570887, DOI 10.1038/s41592-019-0582-9, S2CID 203609613, lire en ligne)
