New strategies for the identification and enumeration of macromolecules in 3D images of cryo electron tomography (Nouvelles stratégies pour l'identification et l'énumération de macromolécules dans des images de cryo-tomographie électronique 3D) Moebel, Emmanuel - (2019-02-01) / Universite de Rennes 1 New strategies for the identification and enumeration of macromolecules in 3D images of cryo electron tomography Accéder au document :  https://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversion...

Langue : Anglais Directeur(s) de thèse:  Kervrann, Charles Discipline : Signal, Image, Vision Laboratoire :  INRIA-RENNES Ecole Doctorale : MATHSTIC Classification : Sciences de l'ingénieur Mots-clés : traitement d’images 3D, problèmes inverses, débruitage, apprentissage automatique, microscopie Traitement d'images -- Techniques numériques  - Thèses et écrits académiques Problèmes inverses  - Thèses et écrits académiques Apprentissage automatique  - Thèses et écrits académiques

Résumé : La cryo-tomographie électronique (cryo-ET) est une technique d'imagerie capable de produire des vues 3D de spécimens biologiques. Cette technologie permet d’imager de larges portions de cellules vitrifiées à une résolution nanométrique. Elle permet de combiner plusieurs échelles de compréhension de la machinerie cellulaire, allant des interactions entre les groupes de protéines à leur structure atomique. La cryo-ET a donc le potentiel d'agir comme un lien entre l'imagerie cellulaire in vivo et les techniques atteignant la résolution atomique. Cependant, ces images sont corrompues par un niveau de bruit élevé et d'artefacts d'imagerie. Leur interprétabilité dépend fortement des méthodes de traitement d'image. Les méthodes computationelles existantes permettent actuellement d'identifier de larges macromolécules telles que les ribosomes, mais il est avéré que ces détections sont incomplètes. De plus, ces méthodes sont limitées lorsque les objets recherchés sont de très petite taille ou présentent une plus grande variabilité structurelle. L'objectif de cette thèse est de proposer de nouvelles méthodes d'analyse d'images, afin de permettre une identification plus robuste des macromolécules d'intérêt. Nous proposons deux méthodes computationelles pour atteindre cet objectif. La première vise à réduire le bruit et les artefacts d'imagerie, et fonctionne en ajoutant et en supprimant de façon itérative un bruit artificiel à l'image. Nous fournissons des preuves mathématiques et expérimentales de ce concept qui permet d'améliorer le signal dans les images de cryo-ET. La deuxième méthode s'appuie sur les progrès récents de l'apprentissage automatique et les méthodes convolutionelles pour améliorer la localisation des macromolécules. La méthode est basée sur un réseau neuronal convolutif et nous montrons comment l'adapter pour obtenir des taux de détection supérieur à l'état de l'art. Abstract : Cryo electron tomography (cryo-ET) is an imaging technique capable of producing 3D views of biological specimens. This technology enables to capture large field of views of vitrified cells at nanometer resolution. These features allow to combine several scales of understanding of the cellular machinery, from the interactions between groups of proteins to their atomic structure. Cryo-ET therefore has the potential to act as a link between in vivo cell imaging and atomic resolution techniques. However, cryo-ET images suffer from a high amount of noise and imaging artifacts, and the interpretability of these images heavily depends on computational image analysis methods. Existing methods allow to identify large macromolecules such as ribosomes, but there is evidence that the detections are incomplete. In addition, these methods are limited when searched objects are smaller and have more structural variability. The purpose of this thesis is to propose new image analysis methods, in order to enable a more robust identification of macromolecules of interest. We propose two computational methods to achieve this goal. The first aims at reducing the noise and imaging artifacts, and operates by iteratively adding and removing artificial noise to the image. We provide both mathematical and experimental evidence that this concept allows to enhance signal in cryo-ET images. The second method builds on recent advances in machine learning to improve macromolecule localization. The method is based on a convolutional neural network, and we show how it can be adapted to achieve better detection rates than the current state-of- the-art.