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| Provedor de dados: |
ArchiMer
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| País: |
France
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| Título: |
Utilisation conjointe de FlowCAM / ZooPhytoImage et de la cytométrie en flux. Premiers résultats et perspectives. Action 9. FlowCam ZooPhytoImage. Livrable n° 4. Rapport final, 23 septembre 2014
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| Autores: |
Ali, Nour
Wacquet, Guillaume
Didry, Morgane
Hamad, Denis
Artigas, Luis Felipe
Grosjean, Philippe
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| Data: |
2014
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| Ano: |
2014
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| Palavras-chave: |
Manche – Mer du Nord
Phytoplancton
Analyse d'image
Classification supervisée
Cytométrie en flux
Eastern English Channel and southern North Sea
Phytoplankton
Image analysis
Machine learning
Scanning Flow Cytometry
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| Resumo: |
The goal of this study is to investigate about the possibility of coupling measurements made by image analysis from the FlowCAM with Zoo/PhytoImage with data obtained with a flux cytometer (pulse-shape-recording Scanning Flow Cytometry) on the same samples gathered in current monitoring networks in the eastern Channel and southern North Sea. In this preliminary study, we collected a series of samples off Boulogne-sur-Mer (SRN-REPHY monitoring system run by IFREMER) and along a transect in the Baie St-Jean (Wimereux-Slack) run by LOG. All these samples were digitized with a FlowCAM and measured with a scanning flow cytometer (CytoSense). The complete analysis with the FlowCAM and Zoo/PhytoImage is detailed in the present report. In order to get a better comparison between image analysis and cytometer profiles, a local analysis at the scale of the pixel was initiated on the pictures. This analysis looks for repetitive patterns (textures) either using local binary patterns or co-occurrence matrices. In addition to the traditional analysis by Zoo/PhytoImage, it appears that the local binary patterns or co-occurrence matrices only bring a marginal decrease of the global error of 1 to 2%. However, several groups were much better discriminated by using texture information. It is the case of Chaeotceros sp, Pseudo-Nitzschia spp, or Ditilum brightwellii with a gain of 15 to 50% in the correct classification. Comparison with flux cytometry should be further developed in the future.
L'objectif de cette étude est de déterminer comment il est possible de coupler des données issues du FlowCAM analysées à l'aide de Zoo/PhytoImage avec des mesures réalisées en cytométrie de flux (à enregistrement des profils optiques - Scanning Flow Cytometry), sur les mêmes échantillons des systèmes d’observation et surveillance en manche et sud Mer du Nord. Dans cette approche préliminaire, nous avons collecté une série d'échantillons au large des stations du SRN-REPHY d’IFREMER (Dunkerque, Boulogne sur Mer et Baie de Somme) ainsi que sur la radiale de la Baie St Jean (Wimereux-Slack) du LOG. Ces échantillons ont été numérisés avec un FlowCAM et un cytomètre de flux de type CytoSense. Les premiers résultats de cette comparaison sont détaillés dans le livrable. L'analyse complète grâce au FlowCAM et à Zoo/PhytoImage est détaillée dans le livrable. Afin d'avoir un meilleur point de comparaison entre l'analyse d'image et les profils en cytométrie de flux, une analyse locale au niveau du pixel a été entreprise sur les images. Cette analyse vise à détecter des patterns répétitifs (textures) analysés soit à l'aide des motifs locaux binaires, soit à l'aide des matrices de co-occurrence. En complément de l'analyse d'image déjà effectuée par Zoo/PhytoImage, il apparaît que les patterns binaires locaux ou les matrices de co-occurrence n'apportent qu'un gain marginal de 1 à 2 % dans la discrimination globale entre les groupes. Par contre, certains groupes (ex. : Chaetoceros sp, Pseudo-Nitzschia spp, ou encore Ditilum brightwellii, le gain est important avec une diminution de l'erreur de 15 à 50 %. Reste à approfondir la comparaison avec les données issues de la cytométrie en flux.
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| Tipo: |
Text
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| Idioma: |
Francês
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| Identificador: |
http://archimer.ifremer.fr/doc/00363/47442/47470.pdf
http://archimer.ifremer.fr/doc/00363/47442/
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| Formato: |
application/pdf
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| Direitos: |
2014 ONEMA, Ifremer
info:eu-repo/semantics/openAccess
restricted use
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