Caractériser les images radar météo, identifier les déformations des coquilles de mollusques dues aux polluants ou classer une collection d'insectes selon la forme de leurs ailes sont quelques-unes des applications de VisioBioShaper, un programme innovant de traitement d'images biologiques pour permettre la description automatique des formes et des contours, conçu par les experts Biel Stela et Antonio Monleón-Getino, de la Section Statistiques du Département de Génétique, Microbiologie et Statistiques de l'Université de Barcelone.

Un article publié dans la revue scientifique Journal de la bibliothèque en libre accès (OALib) décrit les propriétés du nouveau programme VisioBioShaper, basée sur la physique des ondes sonores et applicable à tout domaine d'étude nécessitant la caractérisation du traitement d'images (écologie, zoologie, météorologie, etc.).

Identifier des images avec le langage de programmation R

En général, les équipes scientifiques utilisent un large éventail de programmes au cours de l'activité de recherche mais elles n'utilisent pas ceux axés sur le traitement d'images biologiques. De nos jours, il existe des programmes de grand intérêt utilisés pour plusieurs raisons -de l'acquisition d'images au traitement des données pour obtenir des résultats- mais ils nécessitent des connaissances spécifiques et, en outre, ils sont généralement exclusifs et ont un coût élevé.

"L'objectif du pack VisioBioShape pour R est d'ajouter des fonctions au langage de programmation R, qui est un environnement de programmation libre pour l'informatique et les graphiques statistiques utilisés par la communauté scientifique et technique du monde entier", déclare le professeur Antonio Monleón-Getino, membre du Groupe de Recherche en Biostatistique et Bioinformatique (GRBIO), membre de l'équipe de la plateforme Bioinformatics Barcelona (BIB).

"R est regroupé et exécuté dans une large gamme d'Unix, Plateformes Windows et MacOS" poursuit Monleón-Getino. "Par conséquent, les chercheurs qui utilisent ce langage R pour le traitement des données n'ont pas à entrer dans un autre langage ou programme qui peut être plus complexe concernant ce genre d'analyses d'images".

VisioBioShapeR :décrire le contour avec des harmoniques

La technique utilisée par les experts est basée sur le domaine du traitement du son, un domaine dans lequel les ondes acoustiques sont décrites avec une série d'harmoniques simples. « Il se passe la même chose avec le contour :la description d'une « onde » qui s'adapte au contour et les harmoniques de cette onde sont utilisées comme descripteurs. Avec les descripteurs obtenus, on peut faire plusieurs analyses sur la variation de contour. A l'aide du programme VisioBioSpaher, les ordinateurs identifient les contours en écoutant les formes" dit la stèle de Bienne, expert en programmation et identification automatique d'images, et premier auteur de l'article.

Le concept d'écoute de ces formes vient de la représentation d'informations d'images avec des harmoniques et leur coefficient. Avec ça, l'ordinateur peut travailler sur une représentation numérique du contour, où chaque harmonique est un trait. Selon les auteurs, cette méthodologie permet la classification avec des algorithmes d'apprentissage automatique.

VisioBioShapeR est basé sur la méthode du descripteur de Fourier (MDF), une technique largement utilisée dans le domaine des télécommunications et de l'informatique. Cette technologie, appliqué pour la première fois dans les années 80, pour la description du contour, a d'abord été utilisé pour identifier les caractères manuscrits. Aujourd'hui, son domaine d'utilisation s'est étendu à différents domaines de la vision industrielle.

Ce nouveau programme permet son utilisation pendant le processus de recherche par les utilisateurs connaissant le langage de programmation R. En outre, les outils d'analyse d'images sont intégrés dans l'ouvrage de manière très accessible et aisée.

La plupart des formats sont lisibles par R, une caractéristique qui permet l'application de VisioBioShaper. Ce système nécessite que le contenu de l'image soit binaire, C'est, il doit avoir deux valeurs de pixel (un pour l'arrière-plan et un autre pour la description de l'objet). Pour passer d'une image colorée à une image binaire, il est nécessaire d'utiliser une valeur seuil. Selon les caractéristiques de l'image, cela peut être un processus complexe qui nécessite un programme spécialisé pour le traitement de l'image. Selon les auteurs, "VisioBioShapeR peut être utilisé pour étudier tout organisme ou objet qui peut être caractérisé par son environnement".

Les auteurs collaborent actuellement avec le groupe GAMA (Group on Meteorological Hazard Analysis) de l'Université de Barcelone et Servei Meteorològic de Catalunya pour créer un modèle capable d'identifier les formes des radars météorologiques en temps réel, améliorer la connaissance du cycle de vie des tempêtes.