الذكاء الاصطناعي في معالجة صور المجهر
يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في معالجة صور المجهر بقدرات قوية مثل التقسيم الدقيق، وتقليل الضوضاء، والدقة الفائقة، والاستحواذ التلقائي على الصور. يسلط هذا المقال الضوء على أدوات الذكاء الاصطناعي الأساسية والاتجاهات الناشئة في البحث العلمي.
تقنيات الذكاء الاصطناعي تُحدث ثورة في علم المجهر من خلال تحسين استحواذ الصور وأتمتة التحليل. في المجاهر الذكية الحديثة، يمكن لوحدات الذكاء الاصطناعي تعديل معلمات التصوير بشكل فوري (مثل التركيز، والإضاءة) لتقليل تلاشي الفلورسنت وتعزيز الإشارة. في الوقت نفسه، يمكن لخوارزميات التعلم العميق تصفية بيانات الصور المعقدة لاستخلاص رؤى بيولوجية مخفية وربط الصور ببيانات أخرى (مثل الجينوميات).
طرق الذكاء الاصطناعي: التعلم الآلي مقابل التعلم العميق
تتراوح طرق الذكاء الاصطناعي من التعلم الآلي التقليدي (ML) إلى التعلم العميق الحديث (DL). لكل منهما نقاط قوة وحدود مميزة:
الميزات المصممة يدويًا
- يقوم الباحثون بصياغة ميزات الصور يدويًا (الحواف، القوام، الأشكال)
- تُغذى الميزات إلى المصنفات (أشجار القرار، آلات الدعم الناقل)
- سريع في التدريب
- يواجه صعوبة مع الصور المعقدة أو المشوشة
التعلم التلقائي للميزات
- الشبكات العصبية متعددة الطبقات (CNNs) تتعلم الميزات تلقائيًا
- تعلم شامل من البكسلات الخام
- أكثر متانة تجاه التغيرات
- تلتقط القوام والهياكل المعقدة بشكل موثوق
كيف تعمل الشبكات العصبية التلافيفية: تطبق الشبكات العصبية التلافيفية مرشحات متتالية على صور المجهر، لتتعلم اكتشاف الأنماط البسيطة (الحواف) في الطبقات الأولى والهياكل المعقدة (أشكال الخلايا، القوام) في الطبقات الأعمق. هذا التعلم الهرمي يجعل التعلم العميق قويًا جدًا حتى مع تغيرات شدة الإشارة الكبيرة.
مقارنة بصرية: خطوط أنابيب التعلم الآلي مقابل التعلم العميق
تطبيقات الذكاء الاصطناعي الرئيسية في علم المجهر
الذكاء الاصطناعي مدمج الآن في العديد من مهام معالجة الصور عبر سير عمل المجهر:
التقسيم
تقسيم الصور إلى مناطق (مثل تحديد كل خلية أو نواة). تتفوق الشبكات العميقة مثل U-Net في هذه المهمة.
- التقسيم الدلالي: تصنيف كل بكسل
- التقسيم الكائناتي: فصل الأجسام الفردية
- دقة عالية على الصور المزدحمة أو الخافتة
- نماذج الأساس البصرية (مثل μSAM) متكيفة الآن مع علم المجهر
تصنيف الأجسام
بعد التقسيم، يصنف الذكاء الاصطناعي كل جسم بدقة عالية.
- تحديد نوع الخلية
- تحديد مرحلة الانقسام
- كشف مؤشرات الأمراض
- يميز الأنماط الدقيقة التي يصعب قياسها يدويًا
التتبع
في المجهر الزمني، يتتبع الذكاء الاصطناعي الخلايا أو الجسيمات عبر الإطارات بدقة غير مسبوقة.
- يحسن التعلم العميق دقة التتبع بشكل كبير
- يمكن من تحليل موثوق للخلايا المتحركة
- يلتقط العمليات البيولوجية الديناميكية
تقليل الضوضاء والدقة الفائقة
تعزز نماذج الذكاء الاصطناعي جودة الصورة بإزالة الضوضاء والطمس.
- نماذج عميقة مستندة إلى الفيزياء تتعلم خصائص عدسات المجهر
- تعيد بناء صور أكثر وضوحًا وخالية من التشوهات
- دقة أعلى مع تقليل التشوهات مقارنة بالطرق التقليدية
الاستحواذ التلقائي
يرشد الذكاء الاصطناعي المجهر نفسه في الوقت الحقيقي.
- يحلل الصور الحية لاتخاذ قرارات ذكية
- يضبط التركيز ويمسح مناطق الاهتمام تلقائيًا
- يقلل السمية الضوئية ويوفر الوقت
- يمكن من تجارب تصوير عالية الإنتاجية وتكيفية
أدوات الذكاء الاصطناعي الشائعة في معالجة صور المجهر
نظام بيئي غني من الأدوات يدعم الذكاء الاصطناعي في المجهرية. قام الباحثون بتطوير برامج عامة ومتخصصة، والكثير منها مفتوح المصدر:
Cellpose
| المطور | كارسن سترينجر و ماريوس باتشيتاريو (مجموعة أبحاث MouseLand) |
| المنصات المدعومة |
يتطلب بايثون (تثبيت عبر pip/conda). واجهة المستخدم الرسومية متاحة على سطح المكتب فقط. |
| دعم اللغة | توثيق باللغة الإنجليزية؛ معتمد عالميًا في مختبرات البحث حول العالم |
| نموذج التسعير | مجاني ومفتوح المصدر بموجب رخصة BSD-3-Clause |
نظرة عامة
Cellpose هو أداة متقدمة لتقسيم الصور تعتمد على التعلم العميق مصممة لصور المجهر. كخوارزمية عامة، يقوم بتقسيم أنواع خلايا متنوعة (النوى، السيتوبلازم، إلخ) بدقة عبر أنماط تصوير مختلفة دون الحاجة لإعادة تدريب النموذج. مع ميزات مشاركة المستخدم، يمكن للباحثين تحسين النتائج، وتكييف النموذج مع بياناتهم، وتطبيق النظام على تدفقات العمل ثنائية وثلاثية الأبعاد.
الميزات الرئيسية
تعمل مباشرة مع مجموعة واسعة من أنواع الخلايا، والصبغات، وأنماط التصوير دون تدريب مخصص.
يدعم مجموعات بيانات ثلاثية الأبعاد كاملة باستخدام نهج "2.5D" الذي يعيد استخدام نماذج ثنائية الأبعاد للبيانات الحجمية.
تصحيح نتائج التقسيم يدويًا وإعادة تدريب النموذج على بياناتك المخصصة لتحسين الدقة.
الوصول عبر API بايثون، واجهة سطر الأوامر، أو واجهة المستخدم الرسومية لتدفقات عمل مرنة.
قدرات إزالة الضوضاء، إزالة التشويش، وزيادة الدقة لتحسين جودة الصورة قبل التقسيم.
التنزيل أو الوصول
الخلفية التقنية
تم تقديم Cellpose في دراسة رائدة بواسطة سترينجر، وانغ، مايكلوس، وباتشيتاريو، وتم تدريبه على مجموعة بيانات كبيرة ومتنوعة للغاية تحتوي على أكثر من 70,000 كائن مقسم. تتيح هذه التنوعات للنموذج التعميم عبر أشكال الخلايا وأحجامها وإعدادات المجهر، مما يقلل بشكل كبير الحاجة إلى تدريب مخصص في معظم الحالات. بالنسبة للبيانات ثلاثية الأبعاد، يعيد Cellpose استخدام نموذجه ثنائي الأبعاد بطريقة "2.5D"، متجنبًا الحاجة إلى بيانات تدريب معنونة ثلاثية الأبعاد بالكامل مع تقديم تقسيم حجمي. قدم Cellpose 2.0 ميزة إعادة التدريب بمشاركة المستخدم، مما يسمح للمستخدمين بتصحيح التنبؤات يدويًا وإعادة التدريب على صورهم الخاصة لتحسين الأداء على مجموعات بيانات محددة.
التثبيت والإعداد
قم بإعداد بيئة بايثون باستخدام conda:
conda create -n cellpose python=3.10قم بتنشيط البيئة وتثبيت Cellpose:
# For GUI support
pip install cellpose[gui]
# For minimal setup (API/CLI only)
pip install cellposeالبدء
وضع واجهة المستخدم الرسومية
- شغّل الواجهة الرسومية بتنفيذ:
python -m cellpose - اسحب وأفلت ملفات الصور (
.tif،.png، إلخ) داخل الواجهة - اختر نوع النموذج (مثل "cyto" للسيتوبلازم أو "nuclei" للنوى)
- حدد قطر الخلية المقدر أو دع Cellpose يضبطه تلقائيًا
- انقر لبدء التقسيم وعرض النتائج
وضع API بايثون
from cellpose import models
# Load model
model = models.Cellpose(model_type='cyto')
# Segment images
masks, flows = model.eval(images, diameter=30)تحسين وإعادة تدريب
- بعد إنشاء الأقنعة، صحح التقسيم في الواجهة الرسومية بدمج أو حذف الأقنعة يدويًا
- استخدم وظائف التدريب المدمجة لإعادة التدريب على الأمثلة المصححة
- تحسين أداء النموذج على مجموعة بياناتك الخاصة
معالجة بيانات ثلاثية الأبعاد
- حمّل ملف TIFF متعدد الطبقات أو مجموعة بيانات حجمية
- استخدم العلامة
--Zstackفي الواجهة الرسومية أو API لمعالجة البيانات كثلاثية الأبعاد - اختياريًا، حسّن تدفقات ثلاثية الأبعاد عبر التنعيم أو معلمات متخصصة لتحسين التقسيم
القيود والاعتبارات
- مقايضة تعميم النموذج: بينما يعمل النموذج العام بشكل واسع، قد تتطلب أشكال الخلايا أو ظروف التصوير غير العادية إعادة تدريب.
- جهد التوضيح: يتطلب التدريب بمشاركة المستخدم تصحيحات يدوية، مما قد يستغرق وقتًا طويلاً لمجموعات البيانات الكبيرة.
- تعقيد التثبيت: قد يتطلب تثبيت الواجهة الرسومية استخدام سطر الأوامر، بيئات conda، وإدارة تبعيات بايثون — الأمر الذي قد لا يكون بسيطًا لغير المبرمجين.
- سطح المكتب فقط: تم تصميم Cellpose للاستخدام على سطح المكتب؛ لا توجد تطبيقات أصلية لأندرويد أو آي أو إس.
الأسئلة المتكررة
لا — يوفر Cellpose نماذج عامة مدربة مسبقًا تعمل جيدًا غالبًا دون إعادة تدريب. ومع ذلك، للحصول على أفضل النتائج مع بيانات خاصة أو غير معتادة، يمكنك التوضيح وإعادة التدريب باستخدام ميزات مشاركة المستخدم.
نعم — يدعم ثلاثي الأبعاد عبر إعادة استخدام نموذج ثنائي الأبعاد (ما يسمى "2.5D")، ويمكنك تشغيل مجموعات بيانات حجمية عبر الواجهة الرسومية أو API.
يوصى بشدة باستخدام GPU لتسريع الاستدلال والتدريب، خاصة على مجموعات بيانات كبيرة أو ثلاثية الأبعاد، لكن يمكن تشغيل Cellpose على أجهزة CPU فقط مع أداء أبطأ.
في الواجهة الرسومية، قم بتعيين قطر الخلية المقدر يدويًا أو دع Cellpose يضبطه تلقائيًا. يمكنك تحسين النتائج وإعادة التدريب إذا لم يكن التقسيم مثاليًا.
نعم — تتضمن الإصدارات الأحدث (Cellpose 3) نماذج استعادة الصور لإزالة الضوضاء، إزالة التشويش، وزيادة الدقة لتحسين جودة التقسيم قبل المعالجة.
StarDist
| المطور | أوي شميدت، مارتن ويغرت، كولمان برودوس، وجين مايرز |
| المنصات المدعومة |
|
| دعم اللغة | مشروع مفتوح المصدر مع توثيق ومجتمع باللغة الإنجليزية بشكل رئيسي |
| نموذج التسعير | مجاني ومفتوح المصدر. مرخص بموجب BSD-3-Clause |
نظرة عامة
StarDist هي أداة تعلم عميق لتجزئة الكائنات في صور المجهر. تمثل كل كائن (مثل نوى الخلايا) كمتعدد أضلاع نجمي محدب في 2D أو متعدد أوجه في 3D، مما يتيح اكتشافًا وفصلًا دقيقًا للأجسام المكتظة أو المتداخلة. بفضل بنيتها القوية، تُستخدم StarDist على نطاق واسع لتجزئة الخلايا والنوى تلقائيًا في مجهر الفلوريسنت، علم الأمراض النسيجي، وتطبيقات تحليل الصور الحيوية الأخرى.
الميزات الرئيسية
تجزئة فورية دقيقة للغاية باستخدام متعدد الأضلاع النجمي المحدب (2D) ومتعدد الأوجه (3D) للكشف الموثوق عن الأجسام.
نماذج مخصصة لكل من الصور ثنائية الأبعاد والبيانات الحجمية ثلاثية الأبعاد لتحليل شامل للمجهر.
نماذج جاهزة للاستخدام لنوى الفلوريسنت، وصبغات H&E في علم الأمراض، وسيناريوهات تصوير شائعة أخرى.
تصنيف الأجسام المكتشفة إلى فئات مميزة (مثل أنواع الخلايا المختلفة) في عملية تجزئة واحدة.
تكامل سلس مع ImageJ/Fiji، QuPath، وnapari لتدفقات عمل قائمة على واجهة المستخدم الرسومية سهلة الوصول.
تقييم شامل لتجزئة الكائنات يشمل الدقة، الاستدعاء، درجة F1، وجودة بانوبتيك.
الخلفية التقنية
تم تقديم StarDist لأول مرة في ورقة MICCAI 2018، والابتكار الأساسي هو التنبؤ بالمسافات الشعاعية على طول أشعة ثابتة مع احتمالية وجود الكائن لكل بكسل، مما يتيح إعادة بناء دقيقة للأشكال النجمية المحدبة. تتيح هذه الطريقة تجزئة موثوقة للأجسام المتلاصقة التي يصعب فصلها باستخدام الطرق التقليدية القائمة على البكسل أو الصناديق المحيطة.
شهدت التطورات الحديثة توسيع StarDist لتشمل صور علم الأمراض النسيجي، مما يتيح ليس فقط تجزئة النوى بل وتصنيف متعدد الفئات للكائنات المكتشفة. حققت الطريقة أداءً متقدمًا في تحديات مثل تحدي CoNIC (تحديد وعد النوى القولونية).
التنزيل أو الوصول
التثبيت والإعداد
قم بتثبيت TensorFlow (الإصدار 1.x أو 2.x) كمتطلب أساسي لـ StarDist.
استخدم pip لتثبيت حزمة StarDist الخاصة ببايثون:
pip install stardistلـ napari:
pip install stardist-napariلـ QuPath: قم بتثبيت امتداد StarDist بسحب ملف .jar إلى QuPath.
لـ ImageJ/Fiji: استخدم مدير الإضافات المدمج أو التثبيت اليدوي عبر قائمة الإضافات.
تشغيل التجزئة
قم بتحميل نموذج مدرب مسبقًا، وقم بتطبيع صورتك، وشغل التنبؤ:
from stardist.models import StarDist2D
model = StarDist2D.from_pretrained('2D_versatile_fluo')
labels, details = model.predict_instances(image)افتح صورتك في napari، اختر إضافة StarDist، حدد نموذجًا مدربًا مسبقًا أو مخصصًا، وشغل التنبؤ مباشرة من واجهة المستخدم الرسومية.
استخدم إضافة StarDist من قائمة الإضافات لتطبيق نموذج على مجموعة صورك بواجهة سهلة الاستخدام.
بعد تثبيت الامتداد، شغل كشف StarDist عبر وحدة السكريبت أو الواجهة الرسومية لـ QuPath لتحليل علم الأمراض النسيجي.
التدريب وضبط النماذج
أنشئ صور تسميات حقيقية حيث يتم تمييز كل كائن بشكل فريد. استخدم أدوات التعليق مثل LabKit، QuPath، أو Fiji لإعداد مجموعة بياناتك.
استخدم واجهة برمجة تطبيقات StarDist في بايثون لتدريب نموذج جديد أو ضبط نموذج موجود باستخدام بياناتك المعلّمة المخصصة.
خيارات المعالجة اللاحقة
- تطبيق كبح القمم غير القصوى (NMS) لإزالة الأشكال المرشحة المكررة
- استخدام StarDist OPP (المعالجة اللاحقة للكائنات) لدمج الأقنعة للأشكال غير النجمية المحدبة
القيود والاعتبارات
- افتراض النجمة المحدبة قد لا يمثل الأشكال غير المحدبة جدًا أو غير المنتظمة بدقة
- تعقيد التثبيت: التثبيتات المخصصة تتطلب مترجم C++ متوافق لبناء الإضافات
- تعتمد تسريع GPU على توافق إصدارات TensorFlow وCUDA وcuDNN
- أبلغ بعض المستخدمين عن مشاكل في تشغيل إضافة ImageJ بسبب إعدادات جافا
الأسئلة المتكررة
يعمل StarDist مع مجموعة متنوعة من أنواع الصور بما في ذلك الفلوريسنت، المجال الساطع، وعلم الأمراض النسيجي (مثل H&E)، بفضل نماذجه المدربة مسبقًا المرنة وقدرته على التكيف مع أنماط تصوير مختلفة.
نعم — يدعم StarDist تجزئة الكائنات ثلاثية الأبعاد باستخدام متعدد الأوجه النجمي المحدب للبيانات الحجمية، موسعًا قدرات 2D إلى تحليل ثلاثي الأبعاد كامل.
ليس بالضرورة. تتوفر نماذج مدربة مسبقًا وغالبًا ما تعمل جيدًا مباشرة. ومع ذلك، للبيانات المتخصصة أو الجديدة، فإن التعليق والتدريب على نماذج مخصصة يحسن الدقة بشكل كبير.
يتكامل StarDist مع napari، ImageJ/Fiji، وQuPath، مما يسمح لك بتشغيل التجزئة من واجهة مستخدم رسومية بدون ترميز. كما يدعم الاستخدام المباشر لواجهة برمجة تطبيقات بايثون لتدفقات عمل متقدمة.
يوفر StarDist وظائف مدمجة لحساب مقاييس تجزئة الكائنات الشائعة بما في ذلك الدقة، الاستدعاء، درجة F1، وجودة بانوبتيك لتقييم أداء التجزئة.
SAM
معلومات التطبيق
| المطور | بحوث Meta AI (FAIR) |
| الأجهزة المدعومة |
|
| اللغة والتوفر | نموذج أساس مفتوح المصدر متاح عالمياً؛ الوثائق باللغة الإنجليزية |
| التسعير | مجاني — مفتوح المصدر بموجب ترخيص Meta عبر GitHub وتكامل MIB |
نظرة عامة عامة
نموذج SAM (Segment Anything Model) هو نموذج أساس قوي للذكاء الاصطناعي أنشأته Meta يتيح التقسيم التفاعلي والتلقائي لأي جسم تقريباً في الصور. باستخدام مطالبات مثل النقاط، صناديق التحديد، أو الأقنعة التقريبية، يولد SAM أقنعة التقسيم دون الحاجة لإعادة تدريب مخصصة للمهمة. في أبحاث الميكروسكوب، تم تكييف مرونة SAM لتقسيم الخلايا، كشف العضيات، وتحليل علم الأمراض النسيجي، مقدماً حلاً قابلاً للتوسع للباحثين الذين يحتاجون إلى أداة تقسيم عامة قابلة للتحكم بالمطالبات.
مقدمة مفصلة
تم تدريب SAM أصلاً بواسطة Meta على أكثر من 1 مليار قناع عبر 11 مليون صورة، وصمم كنموذج أساس قابل للتحكم بالمطالبات مع أداء "بدون تدريب مسبق" على مجالات جديدة. في أبحاث التصوير الطبي، تم تقييم SAM لتقسيم شرائح علم الأمراض الكاملة، كشف الأورام، وتحديد نوى الخلايا. ومع ذلك، فإن أدائه على الحالات المكتظة بكثافة — مثل نوى الخلايا — متباين: حتى مع مطالبات مكثفة (مثل 20 نقرة أو صندوق)، قد يواجه التقسيم بدون تدريب مسبق صعوبة في صور الميكروسكوب المعقدة.
لمعالجة هذا القيد، ظهرت تكييفات متخصصة في المجال:
- SAMCell — تم ضبطه بدقة على مجموعات بيانات ميكروسكوبية كبيرة لتحقيق تقسيم قوي بدون تدريب مسبق عبر أنواع خلايا متنوعة دون الحاجة لإعادة تدريب لكل تجربة
- μSAM — أعيد تدريبه على أكثر من 17,000 صورة ميكروسكوبية مشروحة يدوياً لتحسين الدقة على الهياكل الخلوية الصغيرة
الميزات الرئيسية
تفاعل مرن باستخدام النقاط، الصناديق، والأقنعة للتحكم الدقيق.
ينفذ التقسيم دون الحاجة لضبط دقيق على مجالات صور جديدة.
قابل للتكيف مع الميكروسكوب وعلم الأمراض النسيجي عبر إعادة تدريب قليلة أو معتمدة على المطالبات.
متوفر في متصفح صور الميكروسكوب (MIB) مع دعم للتقسيم ثلاثي الأبعاد والمستخلص.
يتيح IDCC-SAM العد التلقائي للخلايا في الكيمياء المناعية الخلوية بدون تعليق يدوي.
التنزيل أو الوصول
دليل المستخدم
- افتح متصفح صور الميكروسكوب وانتقل إلى لوحة تقسيم SAM
- قم بتكوين مفسر بايثون واختر بين نماذج SAM-1 أو SAM-2
- للتسريع باستخدام GPU، اختر "cuda" في بيئة التنفيذ (موصى به لأداء مثالي)
- مطالبات النقاط: انقر على جسم لتحديد نقطة إيجابية؛ استخدم Shift + نقرة للتوسيع وCtrl + نقرة للنقاط السلبية
- مكدسات ثلاثية الأبعاد: استخدم وضع التفاعل ثلاثي الأبعاد — انقر على شريحة واحدة، مرر مع الضغط على Shift، واستخلص النقاط عبر الشرائح
- وضع التعديل: استبدل، أضف، اطرح الأقنعة، أو أنشئ طبقة جديدة حسب الحاجة
- استخدم خيار "التلقائي للجميع" في لوحة SAM-2 لتقسيم جميع الأجسام المرئية في منطقة
- راجع وحسن الأقنعة بعد التقسيم حسب الحاجة
- استخدم خطوط أنابيب الضبط الدقيق المعتمدة على المطالبات (مثل "All-in-SAM") لتوليد تعليقات على مستوى البكسل من مطالبات المستخدم المتفرقة
- لعد الخلايا، طبق IDCC-SAM، الذي يستخدم SAM في خط أنابيب بدون تدريب مسبق مع معالجة لاحقة
- للحصول على تقسيم خلايا عالي الدقة، استخدم SAMCell، المضبوط بدقة على صور خلايا الميكروسكوب
القيود والاعتبارات
- أداء بدون تدريب مسبق غير متسق على الهياكل الكثيفة أو المتداخلة بدون ضبط المجال
- جودة التقسيم تعتمد بشكل كبير على تصميم واستراتيجية المطالبة
- يوصى بشدة باستخدام GPU؛ الاستدلال على CPU بطيء جداً
- يواجه صعوبة مع صور الشرائح الكاملة عالية الدقة والهياكل النسيجية متعددة المقاييس
- قد يتطلب الضبط الدقيق أو تكييف SAM للميكروسكوب مهارات في تعلم الآلة
الأسئلة المتكررة
نعم — من خلال تكييفات مثل SAMCell، الذي يضبط SAM بدقة على مجموعات بيانات الميكروسكوب خصيصاً لمهام تقسيم الخلايا.
ليس دائماً. مع IDCC-SAM، يمكنك إجراء عد خلايا بدون تدريب مسبق دون تعليقات يدوية.
استخدم الضبط الدقيق المعتمد على المطالبات (مثل "All-in-SAM") أو نسخ الميكروسكوب المدربة مسبقاً مثل μSAM، الذي تم تدريبه على أكثر من 17,000 صورة ميكروسكوبية مشروحة.
بينما يمكن تشغيله على CPU، يوصى بشدة باستخدام GPU لسرعة استدلال عملية وتقسيم تفاعلي في الوقت الحقيقي.
نعم — يدعم تكامل SAM-2 في MIB التقسيم ثلاثي الأبعاد مع استخلص النقاط عبر الشرائح للتحليل الحجمي.
AxonDeepSeg
| المطور | مختبر NeuroPoly في بوليتكنيك مونتريال وجامعة مونتريال |
| المنصات المدعومة |
|
| اللغة | توثيق باللغة الإنجليزية؛ أداة مفتوحة المصدر مستخدمة عالميًا |
| التسعير | مجاني ومفتوح المصدر |
نظرة عامة
AxonDeepSeg هو أداة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتقسيم المحاور العصبية والغمد الميليني تلقائيًا في صور المجهر. باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية، يقدم تقسيمًا دقيقًا بثلاث فئات (محور عصبي، غمد ميالين، خلفية) عبر عدة تقنيات تصوير مثل TEM، SEM، والمجهر بالمجال الساطع. من خلال أتمتة القياسات المورفومترية مثل قطر المحور العصبي، نسبة g، وسمك الميالين، يسهل AxonDeepSeg التحليل الكمي في أبحاث علوم الأعصاب، مما يقلل بشكل كبير من وقت التعليق اليدوي ويحسن قابلية التكرار.
الميزات الرئيسية
نماذج جاهزة للاستخدام ومحسنة لتقنيات TEM وSEM والمجهر بالمجال الساطع.
تصنيف دقيق لمناطق المحور العصبي، الميالين، والخلفية في صور المجهر.
حساب تلقائي لقطر المحور العصبي، نسبة g، سمك الميالين، ومقاييس الكثافة.
تكامل واجهة Napari يتيح تحسين الأقنعة يدويًا لتعزيز الدقة.
يتكامل بسلاسة في خطوط أنابيب مخصصة لتحليل أنسجة الأعصاب على نطاق واسع.
نصوص اختبار شاملة تضمن قابلية التكرار ونتائج تقسيم موثوقة.
التفاصيل التقنية
تم تطوير AxonDeepSeg بواسطة مختبر NeuroPoly، ويستخدم التعلم العميق لتقديم تقسيم عالي الدقة لتطبيقات علوم الأعصاب. تتوفر نماذج مدربة مسبقًا لمختلف تقنيات التصوير المجهري، مما يضمن التوافق مع تقنيات التصوير المتنوعة. تتكامل الأداة مع Napari، مما يسمح بتصحيحات تفاعلية لأقنعة التقسيم، مما يعزز الدقة على مجموعات البيانات الصعبة. يحسب AxonDeepSeg المقاييس المورفومترية الرئيسية، داعمًا الدراسات عالية الإنتاجية لهياكل وأنسجة الأعصاب. يتيح إطار العمل المبني على بايثون دمج الأداة في خطوط أنابيب مخصصة لتحليل واسع النطاق لشكل المحاور العصبية والميالين.
التنزيل أو الوصول
التثبيت والإعداد
تأكد من تثبيت بايثون 3.8 أو أحدث، ثم قم بتثبيت AxonDeepSeg وNapari باستخدام pip:
pip install axondeepseg napariشغّل نصوص الاختبار المقدمة للتأكد من تثبيت جميع المكونات وعملها بشكل صحيح.
استورد صور المجهر (TEM، SEM، أو المجال الساطع) إلى Napari أو بيئة بايثون الخاصة بك.
اختر النموذج المدرب المناسب لتقنية التصوير الخاصة بك وقم بتشغيل التقسيم لإنشاء أقنعة المحور العصبي والميالين.
احسب تلقائيًا القياسات المورفومترية بما في ذلك قطر المحور العصبي، نسبة g، الكثافة، وسمك الميالين، ثم صدّر النتائج بصيغة CSV.
استخدم واجهة Napari لضبط أقنعة التقسيم يدويًا عند الحاجة، بدمج أو حذف الأقنعة لتحسين الدقة.
اعتبارات مهمة
- قد ينخفض الأداء على تقنيات تصوير جديدة أو غير مدربة
- قد تكون التصحيحات اليدوية ضرورية للمناطق المعقدة أو الصعبة
- يوصى باستخدام GPU لمعالجة أسرع لمجموعات البيانات الكبيرة؛ كما يدعم المعالجة على CPU
الأسئلة المتكررة
يدعم AxonDeepSeg تقنيات TEM (المجهر الإلكتروني النافذ)، SEM (المجهر الإلكتروني الماسح)، والمجهر بالمجال الساطع مع نماذج مدربة مسبقًا لكل تقنية.
نعم، AxonDeepSeg مجاني تمامًا ومفتوح المصدر، متاح للاستخدام الأكاديمي والتجاري.
نعم، يقوم AxonDeepSeg بحساب قطر المحور العصبي، نسبة g، سمك الميالين، ومقاييس الكثافة تلقائيًا من الصور المقسمة.
يوصى باستخدام GPU لتسريع تقسيم مجموعات البيانات الكبيرة، لكن المعالجة على CPU مدعومة أيضًا للتحليلات الأصغر.
نعم، يتيح تكامل واجهة Napari إجراء تصحيحات تفاعلية وتحسين أقنعة التقسيم لتحقيق دقة أعلى في المناطق الصعبة.
Ilastik
| المطور | فريق إيلاستيك في المختبر الأوروبي لعلم الأحياء الجزيئي (EMBL) والشركاء الأكاديميون المرتبطون |
| المنصات المدعومة |
|
| اللغة | الإنجليزية |
| التسعير | مجاني ومفتوح المصدر |
نظرة عامة
إيلاستيك هو أداة قوية مدعومة بالذكاء الاصطناعي للتقسيم التفاعلي للصور، وتصنيفها، وتحليل بيانات الميكروسكوب. باستخدام تقنيات التعلم الآلي مثل مصنفات الغابات العشوائية، يتيح للباحثين تقسيم البكسلات، وتصنيف الأجسام، وتتبع الخلايا عبر الزمن، وإجراء العد الكثافي في مجموعات بيانات ثنائية وثلاثية الأبعاد. بفضل واجهته البديهية والتغذية الراجعة الفورية، إيلاستيك متاح للعلماء دون خبرة برمجية ويُستخدم على نطاق واسع في علم الأحياء الخلوي، وعلم الأعصاب، والتصوير الطبي الحيوي.
الميزات الرئيسية
تغذية راجعة فورية أثناء تعليمك لمناطق نموذجية للحصول على نتائج تقسيم فورية.
تصنيف الهياكل المقسمة بناءً على الخصائص الشكلية وشدة الإشارة.
تتبع حركة وانقسام الخلايا في تجارب الميكروسكوب الزمنية ثنائية وثلاثية الأبعاد.
قياس المناطق المزدحمة دون تقسيم صريح للأجسام الفردية.
تقسيم شبه تلقائي للأحجام ثلاثية الأبعاد المعقدة مع تفاعل بديهي.
معالجة صور متعددة تلقائيًا باستخدام وضع سطر الأوامر بدون واجهة.
التحميل
دليل البدء
قم بتحميل إيلاستيك لنظام التشغيل الخاص بك من الموقع الرسمي. تتضمن الحزمة جميع تبعيات بايثون اللازمة، لذا اتبع تعليمات التثبيت الخاصة بمنصتك.
افتح إيلاستيك واختر سير العمل التحليلي الخاص بك: تصنيف البكسل، تصنيف الأجسام، التتبع، أو العد الكثافي. قم بتحميل مجموعة بيانات الصور الخاصة بك، والتي يمكن أن تشمل صور متعددة القنوات، ثلاثية الأبعاد، أو زمنية.
قم بتعليم بعض البكسلات أو الأجسام النموذجية في صورك. يتعلم مصنف الغابات العشوائية في إيلاستيك من هذه التعليقات ويتنبأ تلقائيًا بالتصنيفات عبر مجموعة البيانات بأكملها.
طبق النموذج المدرب لتقسيم أو تصنيف مجموعة البيانات الكاملة. صدّر النتائج كصور معنونة، خرائط احتمالية، أو جداول كمية للتحليل والتصور اللاحق.
استخدم وضع سطر الأوامر بدون واجهة في إيلاستيك لمعالجة صور متعددة تلقائيًا دون تدخل يدوي، مثالي لخطوط أنابيب التحليل واسعة النطاق.
القيود والاعتبارات
- التعليم التفاعلي قد يكون مستهلكًا للوقت مع مجموعات البيانات الكبيرة جدًا
- تعتمد الدقة على جودة وتمثيل تعليقات المستخدم
- متطلبات الذاكرة — قد تتطلب مجموعات البيانات عالية الدقة أو متعددة الجيجابايت ذاكرة وصول عشوائي كبيرة
- البيانات المعقدة — قد يكون أداء مصنفات الغابات العشوائية أقل مقارنة بالشبكات العصبية العميقة على بيانات التصوير المتغيرة أو المعقدة بشدة
الأسئلة المتكررة
نعم، يدعم إيلاستيك بالكامل الأحجام ثلاثية الأبعاد وتجارب الزمن المتتابع للتقسيم، والتتبع، والتحليل الكمي عبر نقاط زمنية متعددة.
نعم، إيلاستيك مجاني تمامًا ومفتوح المصدر، متاح لجميع المستخدمين دون قيود ترخيص.
لا، يوفر إيلاستيك واجهة رسومية بديهية مع تغذية راجعة فورية، مما يجعله متاحًا للباحثين دون خبرة برمجية. يمكن للمستخدمين المتقدمين أيضًا استخدام المعالجة الدُفعية عبر سطر الأوامر.
نعم، يتيح سير عمل التتبع المخصص تحليل حركة وانقسام الخلايا في مجموعات بيانات زمنية ثنائية وثلاثية الأبعاد مع تتبع النسب التلقائي.
يمكن تصدير مخرجات التقسيم كصور معنونة، خرائط احتمالية، أو جداول كمية، مما يسمح بالتكامل السلس مع أدوات التحليل والتصور اللاحقة.
تمتد هذه الأدوات من المستويات المبتدئة إلى الخبراء. العديد منها مجاني ومفتوح المصدر، مما يسهل سير عمل الذكاء الاصطناعي القابل للتكرار والمشاركة عبر مجتمع البحث.
التحديات والاتجاهات المستقبلية
التحديات الحالية
الاتجاهات الناشئة
نماذج الأساس البصرية
تعد أنظمة الذكاء الاصطناعي من الجيل القادم بتقليل الحاجة إلى تدريب مخصص لكل مهمة.
- نماذج مثل SAM وأنظمة مبنية على CLIP
- ذكاء اصطناعي واحد يتعامل مع مهام مجهرية متعددة
- نشر أسرع وتكيف أسهل
المجاهر المدعومة بالذكاء الاصطناعي
أنظمة المجهر الذكية والمستقلة بالكامل تصبح واقعًا.
- التحكم باللغة الطبيعية عبر نماذج اللغة الكبيرة
- حلقات تغذية راجعة مؤتمتة بالكامل
- تعميم الوصول إلى المجاهر المتقدمة
النقاط الرئيسية
- الذكاء الاصطناعي يغير بسرعة معالجة صور المجهر بدقة وأتمتة محسنة
- التعلم العميق يتفوق على التعلم الآلي التقليدي في الصور المجهرية المعقدة والمتغيرة
- الشبكات العصبية التلافيفية تتعلم تلقائيًا ميزات هرمية من البكسلات الخام لتحليل قوي
- التطبيقات الرئيسية تشمل التقسيم، التصنيف، التتبع، تقليل الضوضاء، والاستحواذ التلقائي
- النجاح يعتمد على جودة البيانات والتحقق الدقيق من الخبراء
- نماذج الأساس البصرية والمجاهر المدعومة بالذكاء الاصطناعي تمثل مستقبل المجال
مع التقدم المستمر وجهود المجتمع (أدوات مفتوحة المصدر، مجموعات بيانات مشتركة)، سيصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا أساسيًا من "عين" المجهر، يساعد العلماء على رؤية ما لا يُرى.
التعليقات 0
اترك تعليقاً
لا توجد تعليقات بعد. كن أول من يعلق!