Parcours recommandé
Ce parcours est organisé du plus fondamental au plus avancé.
L’idée est de suivre les modules dans l’ordre pour construire un pipeline complet, reproductible et publication-ready.
Ressources externes centralisées : Médias utiles
1. Démarrage et environnement
- Performance : installer CUDA proprement
- Performance : vérifier CUDA côté système
- QuPath : installation propre et vérification initiale
2. Fondamentaux QuPath
- QuPath : créer un projet standard reproductible
- QuPath : importer des lames entières (WSI) correctement
- QuPath : fondamentaux des annotations
- QuPath : organiser les classes d’objets
- QuPath : exporter les mesures au format CSV
3. Segmentation cellulaire (InstanSeg / StarDist)
- InstanSeg : première segmentation cellule + noyau
- InstanSeg : paramètres clés à connaître
- InstanSeg : segmentation sur zones annotées
- InstanSeg : comparaison CPU, GPU et MPS
- StarDist : installer l’extension dans QuPath
- StarDist : utiliser un modèle H&E pré-entraîné
- StarDist vs InstanSeg : quand utiliser quoi
- InstanSeg : contrôle qualité des segmentations
4. Alignement interlames (Warpy / VALIS)
- Warpy : installation et test rapide
- Warpy : projeter des annotations interlames
- VALIS : installation pas à pas
- VALIS : lancer un alignement en script Python
- Warpy vs VALIS : comparatif pratique
- Alignement : gérer l’échelle et la résolution
- Alignement de séries H&E et IHC
5. Clustering spatial (CytoMAP)
- CytoMAP : installation et démarrage
- CytoMAP : importer un CSV cellulaire propre
- CytoMAP : phénotypage cellulaire de base
- CytoMAP : définir les neighborhoods
- CytoMAP : clustering des régions tissulaires
- CytoMAP : workflow complet de A à Z
6. Multiplex
- Multiplex : préparer un projet QuPath propre
- Multiplex : importer et nommer les canaux
- Multiplex : segmentation cellulaire adaptée
- Multiplex : définir les seuils de marqueurs
- Multiplex : construire des phénotypes cellulaires
- Multiplex : check-list de contrôle qualité
7. Scripts Python utiles
- Python + OpenSlide : premiers pas
- Python : extraction de tuiles depuis WSI
- Python : filtrer les tuiles sans tissu
- Python : lire et écrire un GeoJSON
- Python : réparer des géométries GeoJSON invalides
- Python : exporter des ROI en images publication
8. Classification de patterns
- Classification objet dans QuPath : bonnes pratiques
- Évaluer un modèle de classification dans QuPath
- Construire un workflow reproductible de pattern
9. Qualité, performance, publication
- QC : check-list avant lancement d’analyse
- QC : qualité d’image à l’entrée du pipeline
- QC : détecter les erreurs de segmentation
- Performance : choisir CPU/GPU selon la tâche
- Performance : benchmark d’un pipeline complet
- Publication : figure QuPath nette et lisible
- Publication : export haute résolution
- Publication : légendes cohérentes et utiles
- Publication : couleurs accessibles et contrastes