Rejoins le défi : Trouver des particules dans les images Cryo-ET

On organise une grosse fête pour les cerveaux dans le domaine du machine learning, et cette fois, c'est tout sur comment trouver où sont les particules dans des images 3D prises avec une technique super cool appelée cryo-électron tomographie (ou cryoET pour les intimes). Alors, cryoET, c'est pas juste un nom compliqué ; c'est aussi une méthode qui aide les scientifiques à comprendre comment fonctionnent les systèmes biologiques jusqu'aux détails minuscules. Mais voilà le hic : c'est pas super rapide, surtout quand tu essaies de dénicher où se cachent les protéines ou les gros clusters moléculaires dans les images, ce qui est super important si tu veux te rapprocher de la résolution atomique. Trouver ces zones de particules, c'est un peu comme jouer à cache-cache, et on veut les meilleurs joueurs dans notre équipe.

#Quel est le défi ?

Dans cette compétition, notre mission, c'est d'aider les chercheurs à développer de meilleures façons de repérer ces particules dans les images. On veut voir des Modèles qui peuvent apprendre à partir d'un petit nombre d'images et faire un super boulot pour identifier des particules de tailles différentes. La compétition est conçue pour imiter les vraies galères que rencontrent les chercheurs quand ils n'ont que quelques images à utiliser, et soyons honnêtes, tous les chercheurs n'ont pas un trésor de données étiquetées à portée de main.

#Comment on trouve les particules ?

Trouver des particules dans des images cryoET, c'est comme essayer de trouver Waldo dans une image super détaillée. Les chercheurs voient souvent ça comme un problème de détection d'objets ou de segmentation d'images. C'est pas étonnant que certaines des esprits les plus brillants se tournent vers des modèles malins construits sur des frameworks populaires, comme YOLO, ResNet et U-Net. Mais voilà le truc : selon le dataset spécifique et le type de particule, la performance de ces modèles peut varier énormément, comme un grand huit.

#Apprendre des compétitions passées

Pour te donner une idée de ce qu'on vise, d'autres compétitions ont essayé de relever des défis similaires avant, mais elles utilisaient souvent des données fabriquées qui ne reflètent pas complètement le bazar des expériences réelles. Par exemple, les concours passés se concentraient principalement sur des types de particules spécifiques ou des données synthétiques, ce qui passe à côté de toutes les bizarreries que les vrais datasets apportent. Donc, même si ces compétitions ont donné des leçons précieuses, elles n'étaient pas idéales pour entraîner des modèles de machine learning qui doivent gérer de vraies données pleines de bruit et d'imperfections.

#Ce qu'on recherche

Notre compétition a deux objectifs principaux :

1. Obtenir les meilleures prédictions : On veut des modèles capables de prédire les emplacements des particules avec précision, même lorsqu'ils sont entraînés sur un petit nombre d'images.

2. Performance robuste : Les modèles devraient pouvoir identifier différentes tailles de particules avec aisance. Pense à essayer de trouver à la fois de petites fourmis et de gros éléphants dans une image.

#Outils pour aider les compétiteurs

Pour faciliter la vie de tous ceux qui veulent participer à notre compétition, on a mis en place une collection d'outils pratiques pour gérer les données, la visualisation, l'étiquetage et le traitement des datasets avec le framework PyTorch. Ces outils s'occupent des détails techniques, donc tu peux te concentrer sur les trucs sympas - développer et affiner tes modèles.

#Gestion des données simplifiée

Pour commencer, on a créé un outil appelé copick. Cet outil aide à gérer les datasets cryoET et facilite l'accès, la manipulation et le stockage de toutes ces données. Que tu prennes des données depuis un disque local ou une source cloud, copick te couvre, rendant le travail avec différents types de données super facile.

#Visualisation - Parce que voir, c'est croire

Une part clé du développement de modèles, c'est de voir comment ils fonctionnent, et ça veut dire avoir de bons outils de visualisation. On propose des notebooks d'exemple qui te permettent d'utiliser Matplotlib et un plugin napari custom pour voir tes données en action. Tu peux naviguer dans tes datasets et interagir avec eux, ce qui est essentiel quand tu cherches à déboguer et affiner tes modèles.

#Étiquetage des données simplifié

Parlons maintenant de l'étiquetage des données. On sait tous que labelliser des images peut être une vraie galère, non ? C'est pour ça qu'on a créé copick-utils, un ensemble de fonctions pratiques qui aident à convertir des annotations de points en masques de segmentation et vice versa. Si tu veux générer des masques de segmentation à partir des coordonnées de tes particules, on a aussi des routines pour ça ! Pense juste à ça comme une baguette magique qui transforme tes coordonnées de particules en masques complets.

#Jouer avec PyTorch

Pour ceux qui connaissent PyTorch, on a aussi construit un super toolkit appelé copick-torch. Cela fournit des datasets prêts à l'emploi qui peuvent fonctionner avec PyTorch, rendant plus simple la conduite d'expériences et la visualisation de tes résultats. Avec copick-torch, tu peux facilement échantillonner des patches et changer les paramètres à la volée, ce qui rend ta vie beaucoup plus simple.

#Comment démarrer avec les modèles

On sait que plonger dans le développement de modèles peut être intimidant, surtout si tu n'es pas familier avec les données cryoET. C'est pour ça qu'on fournit des notebooks d'exemple qui te guident à travers tout le processus, de la charge et la préparation des données à l’entraînement des modèles. Par exemple, si tu veux utiliser un modèle U-Net 3D, on a tout configuré pour toi, donc tu peux te lancer tout de suite.

#Que faire quand tu as besoin de plus de données

On sait que la compétition fournira des tomogrammes expérimentaux limités pour l'entraînement. Mais pas de panique ! On a pensé à toi avec des données synthétiques, ainsi que des outils pour t'aider à créer tes propres tomogrammes synthétiques. Les données générées te permettent d'avoir un contrôle complet sur les emplacements des particules, et ça peut être un excellent moyen de compléter ton ensemble d'entraînement.

#En résumé

Pour résumer, on est super excités par cette compétition et l'opportunité de repousser les limites de ce qu'on peut faire avec les données cryoET. Notre collection d'outils open-source aidera les participants de tous niveaux. Que tu sois un pro chevronné ou un nouveau dans le domaine, on veut que tu te sentes capable de participer et de contribuer au défi de la sélection des particules. C'est comme un effort d'équipe pour trouver les gemmes cachées dans le monde de l'imagerie 3D, et on a hâte de voir ce que vous allez tous proposer !