Caracterisation de la structure 3D d'un materiau cellulaire biologique CEPIA-URPOI Caractérisation et élaboration des produits issus de lagriculture (Jouy-en-Josas)

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1 Caracterisation de la structure 3D d'un materiau cellulaire biologique CEPIA-URPOI Caractérisation et élaboration des produits issus de lagriculture (Jouy-en-Josas) (Nantes) David Legland, Kiên Kiêu, Marie-Françoise Devaux

2 Contexte biologique Objectif général : caractérisation de produits biologique/alimentaires Différentes approches chimiques, mécaniques, sensorielles, génétiques... Analyse d'image

3 Différentes échelles d'observation

4 Echantillonnage du materiau Etude du péricarpe de tomate Échantillonnage pseudo-uniforme à la surface de la tomate Acquisitions perpendiculaires à la surface -> traversées

5 Acqusition au microscope confocal taille : 1cm x 1mm x 0.1mm, 3000 x 512 x 30 pixels Collage 3D : Fromont & Devaux, 2003

6 Segmentation des images Correction intensité lum. (Kervrann2004) Amélioration des lignes Détection et filtrage des marqueurs Segmentation : ligne de partage des eaux Image amélioréeDétection des minima LPE Traitement des minima

7 Résultats segmentation 3D Segmentation des cellules en 3D dans le péricarpe Mais on n'observe que des troncs de cellules...

8 Probabilité d'échantillonnage non uniforme : Tomate sphérique, de rayon 4 cm : – Point 1 : à la surface (prof.=0) – Point 2 : prof. = 1 cm différence de proba : 30%

9 Construction de l'estimateur Mesures de Minkowski : Volume Surface Longueur Nombre Exprime les mesures sous la forme d'une somme de configuration de pixels Quantifie la probabilité d'échantillonnage Pondère les mesures par l'inverse de la probabilité d'échantillonnage

10 Expression des mesures Associe chaque configuration avec contribution locale Exemple pour la CEP 2D : Ohser, Steinbach & Lang 1998 Lang, Ohser & Hilfer, 2003

11 Proba échant en 2D Considère le cercle osculateur local Trouve les sondes qui échantillonnent le point Calcule la longueur de l'arc de cercle En 3D : proba dépend profondeur et courbures locales

12 Surface : modele de revolution Utilise un contour moyen comme base de calcul des courbures d (mm)

13 Calcul de la probabilité d'échantillonnage prof. (mm) Distance geodesique (mm)

14 Méthode générale : Estimation non biaisée Estimation courbures Contributions Calcul probabilité échantillonnage Segmentation Contributions pondrées

15 Estimations pour deux populations de tomates : Nombre théorique de cellules : (Bertin et al.) 10 millions

16 Profils de densité CameronQuest

17 FIN