ReproHackathon-3, 25-26 novembre 2019

Analyse de phénotypage à partir d’images issues d’une plateforme de phéotypage haut-débit de plantes.

Introduction

Dans cette troisième édition du reprohackathon, nous partirons de l’étude de Artzet et al. [1] dans laquelle les auteurs reconstruisent automatiquement la structure des plantes à partir d’images multi-vues.

Les différentes étapes de la chaine de traitement sont:

• binarisation des images (identification des pixels de plantes vs cabine)
• recontruction 3D mutli-vues (calcul du volume de la plante à partir des images segméntées)
• squeletisation (calcul du squelette de la plante)
• ségmentation en organe (identification et labellisation des différents organes de la plante)

Objectif

Les algorithmes des différentes étapes sont disponibles à partir de la bibliothèque Python Phenomenal :

• Documentation : https://phenomenal.readthedocs.io
• Code source : https://github.com/openalea/phenomenal.

Des notebooks Jupiter, illustrant les différentes étapes, sont disponibles dans le repertoire examples.

Références

• [1] Artzet et al. (bioarxiv, 2019)

Cette troisième édition des ReproHackathons est soutenue par le GDR MaDICS, le GDR BIM, l’Institut Français de Bioinformatique et DigitAg.