Arkitekt : An open-source framework for modern bioimage workflows

Arkitekt : Une plateforme logicielle open-source pour la gestion de pipelines d'analyse en bioimagerie

• Auteur / Autrice : Johannes Roos
• Direction : Valentin Nägerl
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Neurosciences
• Date : Soutenance le 02/10/2023
• Etablissement(s) : Bordeaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la vie et de la santé (Talence, Gironde ; 1993-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Interdisciplinaire de Neurosciences (Bordeaux)
• Jury : Président / Présidente : Mireille Montcouquiol
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Suliana Manley, Charles Kervrann
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Suliana Manley, Charles Kervrann

Mots clés

Mots clés contrôlés

Microscopie

Logiciels libres

Traitement d'images -- Techniques numériques

Imagerie tridimensionnelle en biologie

Mots clés libres

Bioimagerie

Analysis

Pipelines d'analysis

Open-Source

Plateforme logicielle

Microscopie intelligente

Bioimages

Analysis

Analysis workflows

Open-Source

Software-Platform

Smart microscopy

Résumé

Les processus d'analyse d’images biologiques se sont transformés de manière spectaculaire au cours des dernières années, accélérés par l'émergence de l’intelligence artificielle et de l'apprentissage profond (deep learning) en particulier. En effet, des défis autrefois considérés comme impossibles à relever, tels que la segmentation 3D de données microscopiques complexes, ou la microscopie intelligente (pilotée par les données) semblent désormais réalisables. Les nouvelles modalités d'imagerie battent des records à la fois en termes de résolution et de vitesse d'acquisition.Cette évolution s'accompagne d'une variété de nouvelles plateformes logicielles et d'outils informatiques, ainsi que de l'exigence de ressources computationnelles dédiées telles que les GPU. En l'absence d'un cadre commun pour ces outils, la gestion fastidieuse des données, ainsi que l'orchestration complexe de ces nouvelles technologies limitent fortement ces nouvelles technologies à un nombre limité d’experts en programmation, réduisant leur impact en biologie.En outre, la plupart des méthodes existantes sont encore limitées dans leurs capacités à gérer les données en temps réel. Elles sont généralement restreintes à des analyses post-acquisitions, limitant l’émergence de la microscopie intelligente, où le résultat de l'analyse peut influencer l'acquisition.Ce travail de thèse présente un nouveau logiciel libre, Arkitekt, servant d'intermédiaire entre les utilisateurs et les applications en bio-imagerie. Arkitekt permet la conception graphique et conviviale de flux de travail, ou pipeline, orchestrant de manière fiable et efficace les logiciels de bioimagerie existants, localement ou à distance, en temps réel ou post-acquisition. Il s'interface avec les logiciels de visualisation et d'analyse les plus répandus, comme ImageJ ou Napari, et intègre également les scripts des développeurs et les logiciels d'acquisition.Cette thèse est organisée en 3 parties principales. Après une introduction générale sur l'histoire de l'analyse d’images microscopiques pour la biologie et une revue détaillée des solutions de gestion de pipelines d'analyse modernes, elle détaille les principales caractéristiques et fonctionnalités d'Arkitekt. Elle illustre ensuite les capacités d’Arkitekt à travers plusieurs exemples représentatifs, et termine par une discussion sur ses limites et son potentiel pour la microscopie de demain.

Bioimage analysis workflows have transformed dramatically over the last years, accelerated by the emergence of deep learning. Indeed, once thought impossible challenges like 3D segmentation of complex microscopy-data or data-driven multidimensional microscopy, also called smart microscopy, seem now reachable, and new imaging modalities are breaking records in both resolution and acquisition speed.This shift brings along a variety of new software platforms and tools, as well as the requirement of dedicated computing resources like GPUs. Plagued by the absence of a common framework for these tools however, tedious data management, complex orchestration and painful integration of new technologies have become a reality and currently restrict these advanced, distributed bioimage workflows to a limited set of few programming experts.Additionally, most existing methods are still limited in their real-time capabilities and are usually restricted to off-line analysis workflows, where analysis happens after the acquisition, limiting emerging “smart” workflows, where the analytical result can influence the acquisition.This PhD thesis introduces a new open-source software framework that acts a middleman between users and bioimage applications: Arkitekt. Arkitekt allows for the visual and user-friendly design of modern bioimage workflows, orchestrating existing popular bioimage software locally or remotely in a reliable, efficient and in real-time. It interfaces with popular interactive visualisation and analysis software, like ImageJ and Napari, but also easily integrates developer scripts and acquisition software.This thesis is organized in 3 main parts. After a general introduction of bioimage analysis history and a detailed review of the modern analysis workflows it fully describes the main features of Arkitekt. It then illustrates and validates Arkitekt and its capabilities on representative advanced bioimage workflows, and discusses its limits and potentials.