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Analyse d’images de lames entières avec le logiciel libre QuPath

2024, Revue française d'histotechnologie, vol: 36, n°:1, p 57-66

PECOT Thierry

DOI : 

Revue_AFH_32_2020.jpg

Université de Rennes, plateforme FAIIA
Biosit (UAR 3480 CNRS – US 18 Inserm)
2, Avenue du Professeur Léon Bernard - 35042 Rennes, France

Résumé :

La numérisation de lames entières par l’utilisation de scanners permet d’accéder à de gros volumes de données. L’analyse de ces données offre la promesse de quantification de processus biologiques à grande échelle. Toutefois, étant donnée la taille de ces données, des logiciels dédiés sont requis. Le logiciel libre QuPath a été créé précisément pour ce type d’analyse. Il peut charger des images acquises en lumière blanche comme des images de fluorescence, sans limite sur le nombre de canaux. Il permet une visualisation fluide des lames entières grâce à la prise en compte du format pyramidal. Il offre une grande variété d’annotations d’image avec une interface ergonomique. Il propose la déconvolution couleur des lames acquises en lumière blanche. QuPath intègre des outils d’apprentissage classique afin de réaliser une classification de pixels pour la segmentation de tissus. Il permet également l’utilisation d’outils d’apprentissage profond pour la segmentation de noyaux et de cellules, qui peut être suivi d’une classification d’objets afin d’obtenir un phénotypage des cellules. Enfin, QuPath propose des outils d’analyse spatiale par regroupement de données et calculs de distance.

Mots-clés :

Analyse d’images, Analyse spatiale, Classification d’objets, Classification de pixels, Lames entières, Méthodes d’apprentissage

English title :

Whole-slide image analysis with open source software QuPath

Abstract :

Whole-slide imaging thanks to the use of scanners allows acquiring huge amounts of data. Analysis of these data potentially offers the quantification of biological processes at large scale. However, dedicated pieces of software are required to process such large data. Open-source software QuPath was precisely created with that purpose. It can load bright field images as well as fluorescence images, whatever the number of channels is. It allows the visualization of whole-slide images by using pyramidal representation of data. It offers a large variety of image annotations with an ergonomic interface. It enables stain deconvolution for brightfield whole-slide images. QuPath includes classical machine learning tools for pixel classification to segment tissue. It also enables the use of deep learning approaches for the segmentation of nuclei and cells that can be followed by an object classification in order to phenotype cells. Finally, QuPath offers spatial analysis tools for clustering and distance computation.

Keywords : 

Image analysis, Machine learning methods, Object classification, Pixel classification, Spatial analysis, Whole-slide images.

Copyright © Association française d'histotechnologie

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Comment citer cet article (How to cite this article) :

PECOT Thierry 2024, Analyse d’images de lames entières avec le logiciel libre QuPath, Revue française d'histotechnogie, vol: 36, n° 1, p: 57-66

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