Thèse (H/F) : Fusion d’images MSI/IF par apprentissage non-supervisé

Sujet de thèse :
La thèse se focalisera sur la fusion d’acquisitions d'image d'immunofluorescence (IF) et d'imagerie par spectrométrie de masse (MSI) d’un même échantillon. Plusieurs étapes de pré-traitement sont nécessaires pour chaque modalité, ainsi que la mise en correspondance des deux images dans un référentiel commun (registration). La seconde étape concerne l’apprentissage de représentation, qui permet de simplifier les données (typiquement réduire la dimension), mais aussi d’analyser plus facilement les propriétés spatiales et spectrales du cube MSI. Pour ce faire, on pourra s’appuyer sur l’abondante littérature existante en démélange spectral, ou sur des méthodes classiques d’approximation de rang faible, comme la décomposition en matrices non-négatives (NMF) qui est couramment mise en œuvre pour pré-traiter ou exploiter les données MSI. La thèse se concentrera sur l’étape de fusion proprement dite, qui consiste à analyser conjointement les deux modalités, et pour lesquelles nous envisageons les pistes suivantes, de difficulté progressive :
1. Approximation de rang faible informée par une segmentation. La NMF permet, à partir des données MSI, d’extraire des spectres typiques et leur répartition spatiale. Dans cette première approche, il s’agira de contraindre ou d’informer ces facteurs spatiaux grâce à l’image IF préalablement segmentée. Ce problème peut s’envisager comme un certain type de co-factorisation matricielle, qui est relativement courant dans la littérature mais qu’il s’agira d’adapter à notre contexte.
2. De la segmentation au démélange. Dans l’approche précédente, chaque pixel MSI est supposé appartenir à une seule classe, alors qu’en raison de la faible résolution spatiale, il y a la plupart du temps un mélange. Modéliser ce mélange, à partir de la segmentation de l’image IF, et s’en servir dans une co-fractorisation permettra d’améliorer les résultats. Par ailleurs, les acquisitions IFs seront bientôt réalisées sur une vingtaine de canaux, ce qui ouvre la voie à des approches de fusion symétriques basées sur une factorisation jointe, de type CNMF, qui ne nécessitent pas au préalable de segmentation de l’image IF.
3. Vers des approches partiellement supervisées. On explorera enfin la littérature récente en imagerie spectrale, qui utilise les outils récents de l’apprentissage automatique, notamment les réseaux de neurones profonds, avec différents niveaux possibles de supervision.
Contexte :
L’équipe « Microenvironment, Cancer and Adipocytes » (MICA) de l’IPBS utilise des techniques d'imagerie par spectrométrie de masse (MSI) pour l'étude des petites molécules et des lipides, dans le but de caractériser le micro-environnement des cellules tumorales et leur métabolisme. La MSI fournit des données spectrales à une résolution spatiale limitée, mais avec une grande finesse spectrale ce qui permet d’identifier et de quantifier précisément les ions et molécules en présence. De
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