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Imagerie et deep learning : une nouvelle voie à explorer !

April 30th 2020

Candice Leblanc

Egor Zindy est arrivé au CMMI en novembre dernier. Cet informaticien de formation est spécialisé dans le traitement d’images. Il souhaite orienter ses futurs développements autour des applications du « deep learning ». Rencontre.       

Egor Zindy

Tous les spécialistes de traitement numérique de l’image vous le diront. Les algorithmes de « deep learning » sont LA grande avancée technologique de ces dernières années. « Nous sommes passés de pixels traités séparément et d’objets que l’on entourait à la main à des ordinateurs qui apprennent et reconnaissent tout seuls certaines structures ! », s’enthousiasme Egor Zindy. « Outre un gain de temps considérable, la quantité d’images et la vitesse à laquelle les appareils peuvent les acquérir ne cessent d’augmenter. Cela requiert des algorithmes particuliers pour traiter et interpréter cette masse de données. »  

 

Un spécialiste de l’analyse numérique d’images

Egor Zindy est arrivé au CMMI (1) en novembre dernier. Cet ingénieur en informatique de formation est spécialisé en analyse numérique d’images. Il s’intéresse particulièrement aux images histologiques acquises par un scanner de lames ou par un microscope à fluorescence. Il a d’ailleurs une expertise reconnue dans les capteurs et le traitement des images numériques. « J’ai repris des projets existants, impliquant déjà le deep learning en histopathologie, ainsi que les missions de routine des pôles DIAPath et MIP (2). Mais je souhaite augmenter mon apport d’expertise au niveau matériel et logiciel, et développer de nouveaux projets. Notamment le deep learning appliqué à la microscopie à fluorescence. C’est d’ailleurs pour pouvoir faire de la recherche dans ce domaine que je suis venu au CMMI. »    

 

De multiples collaborations

Auparavant, Egor Zindy était « Senior Experimental Officer for Bioimaging » à l’université de Manchester où il a passé la majeure partie de sa carrière académique. « J’avais un rôle de support de recherche pour l’analyse et la quantification d’images, en collaboration avec des biologistes et des médecins. J’étais alors le seul expert en traitement d’image de l’équipe. Je suis désormais beaucoup moins seul au CMMI, ce qui n’est pas pour me déplaire ! Les équipes se recoupent davantage. Outre les biologistes et médecins, je travaille désormais avec une mathématicienne, des ingénieurs et des physiciens. »

Les collaborations varient en fonction des projets. Avant le confinement, Egor Zindy se rendait tous les vendredis au Laboratory of Image Synthesis and Analysis (3). « Le LISA compte plusieurs départements où l’on s’intéresse de près au deep learning. Le CMMI encourage ce type de collaborations multidisciplinaires. Je me sens donc parfaitement à ma place ! » 

 

Notes:

  1. Le Centre de Microscopie et d’Imagerie moléculaire (CMMI) a été créé avec le soutien financier de l’Union européenne et de la Région wallonne (fonds FEDER).
  2. Egor Zindy est rattaché aux pôles DIAPath (Digital Image Analysis in Pathology) et MIP (Multimodal Image Processing) du CMMI.
  3. Le LISA de l’École de Polytechnique de l’ULB inclut des académiques responsables des pôles MIP et DIAPath.