Guide Pratique : Comment Étiqueter des Cellules avec napari et Python pour l'Analyse de BioImages

Guider l'Étiquetage de Cellules avec napari et Python : Un Tutoriel Étape par Étape pour l'Analyse Bio-image Dans ce tutoriel, nous passerons en revue les étapes détaillées pour étiqueter des cellules à l'aide de napari, un spectaculaire outil d'affichage et d'annotation des images multidimensionnelles compatible avec Python, particulièrement adapté aux données de microscopie. Ce guide pratique est conçu pour les biologistes, les data scientists ainsi que pour les analystes d’images, couvrant tous les aspects nécessaires, du chargement des images de microscopie jusqu'à la navigation et l'utilisation des outils d’étiquetage de napari, pour terminer en sauvegardant les images étiquetées dans une structure de dossiers bien organisée, prête pour l'analyse ultérieure ou l’apprentissage automatique/machine learning. Nous travaillerons entièrement dans un environnement Jupyter Notebook, permettant ainsi la combinaison de scripts Python avec une exploration visuelle et des annotations interactives via napari. Ce tutoriel s’adresse aux débutants mais suppose que le lecteur dispose d'une compréhension de base de la microscopie, de la syntaxe Python et du maniement des Jupyter Notebooks, ainsi qu'une connaissance générale des concepts de segmentation d’images. Structures de Dossiers Appropriés Pour travailler de manière efficace avec les images de microscopie, en particulier les fichiers .lif issus des microscopes Leica, il est crucial de maintenir une structure de dossiers claire et bien organisée. Voici le système à quatre dossiers que j’envisage pour ce projet : Fichiers Bruts .lif : Ce premier dossier contiendra les fichiers de microscopie .lif originaux, exactement tels qu'ils ont été exportés du microscope Leica. Cela garantit que les données brutes demeurent inchangées et disponibles pour une utilisation future en cas de besoin. Images Pré-traitées : Dans ce dossier, vous stockerez les images après leur prétraitement. Le prétraitement peut inclure des opérations comme le contraste, le filtrage, et d'autres transformations pour améliorer la qualité et la netteté des images avant l'étiquetage. Images Étiquetées : Ce dossier sera dédié à la sauvegarde des images auxquelles vous avez déjà ajouté des annotations. Les étiquettes pourront servir à identifier différentes parties des cellules, par exemple, le noyau, la membrane, ou les organelles. Données Analytiques : Enfin, ce dossier abritera les données et les résultats de l'analyse post-étiquetage. Il peut également contenir des fichiers de configuration et des notes relatives aux paramètres utilisés lors du processus d’annotation. Étape 1 : Charger les Images de Microscopie Pour commencer, vous devez installer les bibliothèques nécessaires. Ouvrez votre Jupyter Notebook et exécutez les commandes suivantes pour installer napari et aicsimageio, une bibliothèque utile pour lire les fichiers .lif : python !pip install napari aicsimageio Une fois les installations terminées, importez les bibliothèques requises et chargez un fichier .lif : ```python import napari from aicsimageio import AICSImage Chemin vers le fichier .lif file_path = 'path_to_your_lif_file.lif' Charger l'image image = AICSImage(file_path) napari_image = image.get_image_data() Afficher l'image avec napari viewer = napari.Viewer() viewer.add_image(napari_image, name='Microscopy Image') ``` Étape 2 : Navigation et Utilisation des Outils d’Étiquetage Napari propose une interface intuitive et conviviale qui facilite la navigation dans les images multidimensionnelles et la création d'annotations. Voici comment vous pouvez utiliser ses outils pour étiqueter efficacement les cellules : Navigateur Dimensions (D) : Utilisez cette barre d'outils pour naviguer entre les différentes dimensions de l'image (par exemple, plan de focus, canaux colorés). Outil de Dessin : Sélectionnez l'outil de dessin pour tracer manuellement des contours autour des cellules ou des parties spécifiques des cellules. Outil Label : Une fois les contours tracés, cliquez sur l'outil "Label" pour assigner des étiquettes numériques à chaque région dessinée, facilitant ainsi la classification et l'identification des cellules. Panneau des Propriétés : Consultez ce panneau pour ajuster les propriétés des étiquettes, comme la transparence, la couleur, et exporter les données de l'annotation si nécessaire. Étape 3 : Sauvegarder les Images Étiquetées Une fois que vous avez terminé l'étiquetage, il est important de sauvegarder les images et leurs annotations dans un format structuré et exploitable : ```python from skimage.io import imsave Chemin vers le dossier des images étiquetées labelled_image_path = 'path_to_labelled_images_folder' Obtention de l'image étiquetée label_layer = viewer.layers['Labels'] labelled_image = label_layer.data Sauvegarde de l'image étiquetée imsave(f'{labelled_image_path}/labelled_image.tif', labelled_image) ``` Conclusion Ce tutoriel a pour but de vous guider à travers le processus complet d'édition d'images de microscopie, en utilisant les puissants outils de visualisation et d’annotation de napari dans un environnement Jupyter Notebook. Cette méthode offre une approche fluide et intuitive pour la labellisation des cellules, tout en préservant la flexibilité et la puissance de Python. En mettant en place une structure de dossiers organisée, vous assurez une gestion efficace des données, nécessaire pour des analyses ultérieures ou pour entraîner des modèles d'apprentissage profond. Bon travail et n'hésitez pas à explorer davantage les fonctionnalités de napari pour enrichir votre expérience d'analyse d'images.