মাইক্রোস্কোপ ইমেজ প্রসেসিংয়ে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মাইক্রোস্কোপ ইমেজ প্রসেসিংয়ে বিপ্লব ঘটাচ্ছে, যেমন সঠিক সেগমেন্টেশন, শব্দ কমানো, সুপার-রেজোলিউশন এবং স্বয়ংক্রিয় ইমেজ অধিগ্রহণের মতো শক্তিশালী ক্ষমতার মাধ্যমে। এই নিবন্ধে বৈজ্ঞানিক গবেষণায় গুরুত্বপূর্ণ AI টুল এবং উদীয়মান প্রবণতাগুলি তুলে ধরা হয়েছে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তিগুলি ইমেজ অধিগ্রহণ অপ্টিমাইজ এবং বিশ্লেষণ স্বয়ংক্রিয়করণ করে মাইক্রোস্কোপিকে বিপ্লব ঘটাচ্ছে। আধুনিক স্মার্ট মাইক্রোস্কোপে, AI মডিউলগুলি ফোকাস, আলোকসজ্জা ইত্যাদি ইমেজিং প্যারামিটারগুলি তৎক্ষণাৎ সামঞ্জস্য করতে পারে যাতে ফটোব্লিচিং কমানো যায় এবং সিগন্যাল উন্নত হয়। একই সময়ে, ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদম জটিল ইমেজ ডেটার মধ্য থেকে লুকানো জীববৈজ্ঞানিক তথ্য বের করতে পারে এবং এমনকি ইমেজগুলিকে অন্যান্য ডেটার সাথে (যেমন জেনোমিক্স) সংযুক্ত করতে পারে।
AI পদ্ধতি: মেশিন লার্নিং বনাম ডিপ লার্নিং
AI পদ্ধতিগুলি ক্লাসিক মেশিন লার্নিং (ML) থেকে আধুনিক ডিপ লার্নিং (DL) পর্যন্ত বিস্তৃত। প্রতিটি পদ্ধতির আলাদা শক্তি ও সীমাবদ্ধতা রয়েছে:
হ্যান্ড-ক্রাফটেড ফিচার
- গবেষকরা ম্যানুয়ালি ইমেজ ফিচার তৈরি করেন (ধার, টেক্সচার, আকৃতি)
- ফিচারগুলো ক্লাসিফায়ার (ডিসিশন ট্রি, SVM) এ দেয়া হয়
- প্রশিক্ষণ দ্রুত
- জটিল বা শব্দযুক্ত ইমেজে সমস্যা হয়
স্বয়ংক্রিয় ফিচার লার্নিং
- মাল্টি-লেয়ার নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNNs) স্বয়ংক্রিয়ভাবে ফিচার শিখে
- কাঁচা পিক্সেল থেকে এন্ড-টু-এন্ড লার্নিং
- বিভিন্নতায় অনেক বেশি দৃঢ়
- জটিল টেক্সচার ও কাঠামো নির্ভরযোগ্যভাবে ক্যাপচার করে
CNN কিভাবে কাজ করে: কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি মাইক্রোস্কোপি ইমেজে ধারাবাহিক ফিল্টার প্রয়োগ করে, প্রাথমিক স্তরে সহজ প্যাটার্ন (ধার) সনাক্ত করতে শিখে এবং গভীর স্তরে জটিল কাঠামো (কোষের আকৃতি, টেক্সচার) শিখে। এই স্তরভিত্তিক শেখার কারণে DL তীব্রতা পরিবর্তনের সময়ও অত্যন্ত দৃঢ় হয়।
দৃশ্যত তুলনা: ML বনাম DL পাইপলাইন
মাইক্রোস্কোপিতে প্রধান AI অ্যাপ্লিকেশন
AI এখন মাইক্রোস্কোপি ওয়ার্কফ্লোর বিভিন্ন ইমেজ-প্রসেসিং কাজের মধ্যে অন্তর্ভুক্ত:
সেগমেন্টেশন
ইমেজকে অঞ্চলভুক্ত করা (যেমন প্রতিটি কোষ বা নিউক্লিয়াস সনাক্তকরণ)। ডিপ নেটওয়ার্ক যেমন U-Net এই কাজে দক্ষ।
- সেমান্টিক সেগমেন্টেশন: প্রতি পিক্সেলের শ্রেণীবিভাগ
- ইনস্ট্যান্স সেগমেন্টেশন: পৃথক বস্তু আলাদা করা
- ঘন বা ম্লান ইমেজে উচ্চ সঠিকতা
- ভিশন ফাউন্ডেশন মডেল (যেমন μSAM) এখন মাইক্রোস্কোপির জন্য অভিযোজিত
বস্তু শ্রেণীবিভাগ
সেগমেন্টেশনের পর, AI প্রতিটি বস্তু উচ্চ নির্ভুলতায় শ্রেণীবদ্ধ করে।
- কোষের ধরন সনাক্তকরণ
- মাইটোটিক স্টেজ নির্ধারণ
- প্যাথলজি সূচক সনাক্তকরণ
- মানুষের দ্বারা পরিমাপ কঠিন সূক্ষ্ম ফেনোটাইপ আলাদা করে
ট্র্যাকিং
টাইম-ল্যাপস মাইক্রোস্কোপিতে, AI ফ্রেম জুড়ে কোষ বা কণাকে নজরদারি করে অত্যন্ত সঠিকভাবে।
- ডিপ লার্নিং ট্র্যাকিংয়ের সঠিকতা নাটকীয়ভাবে উন্নত করে
- চলমান কোষের নির্ভরযোগ্য বিশ্লেষণ সক্ষম করে
- গতিশীল জীববৈজ্ঞানিক প্রক্রিয়া ক্যাপচার করে
ডিনয়েজিং ও সুপার-রেজোলিউশন
AI মডেলগুলি শব্দ ও ব্লার সরিয়ে ইমেজের গুণগত মান উন্নত করে।
- ফিজিক্স-অবগত ডিপ মডেল মাইক্রোস্কোপ অপটিক্স শিখে
- তীক্ষ্ণ, আর্টিফ্যাক্ট-মুক্ত ইমেজ পুনর্গঠন করে
- প্রথাগত পদ্ধতির তুলনায় কম আর্টিফ্যাক্টসহ উচ্চ রেজোলিউশন
স্বয়ংক্রিয় অধিগ্রহণ
AI মাইক্রোস্কোপকে রিয়েল-টাইমে পরিচালনা করে।
- লাইভ ইমেজ বিশ্লেষণ করে বুদ্ধিমান সিদ্ধান্ত নেয়
- স্বয়ংক্রিয়ভাবে ফোকাস সামঞ্জস্য করে এবং আগ্রহের এলাকা স্ক্যান করে
- ফোটোটক্সিসিটি কমায় এবং সময় বাঁচায়
- উচ্চ-থ্রুপুট এবং অভিযোজিত ইমেজিং পরীক্ষা সক্ষম করে
মাইক্রোস্কোপ ইমেজ প্রসেসিংয়ে জনপ্রিয় AI টুল
একটি সমৃদ্ধ টুলের ইকোসিস্টেম মাইক্রোস্কোপিতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে সমর্থন করে। গবেষকরা সাধারণ-উদ্দেশ্য এবং বিশেষায়িত সফটওয়্যার উভয়ই তৈরি করেছেন, যার অনেকগুলো উন্মুক্ত-সোর্স:
Cellpose
| ডেভেলপার | কারসেন স্ট্রিঙ্গার এবং মারিয়াস প্যাচিতারিউ (মাউসল্যান্ড রিসার্চ গ্রুপ) |
| সমর্থিত প্ল্যাটফর্ম |
পাইথন (pip/conda ইনস্টলেশন) প্রয়োজন। GUI শুধুমাত্র ডেস্কটপে উপলব্ধ। |
| ভাষা সমর্থন | ইংরেজি ডকুমেন্টেশন; বিশ্বব্যাপী গবেষণা ল্যাবগুলোতে গ্রহণযোগ্য |
| মূল্য নির্ধারণ মডেল | বিনামূল্যে এবং ওপেন-সোর্স BSD-3-Clause লাইসেন্সের অধীনে |
ওভারভিউ
সেলপোজ একটি উন্নত, ডিপ-লার্নিং-ভিত্তিক সেগমেন্টেশন টুল যা মাইক্রোস্কোপি ছবির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। একটি সাধারণ অ্যালগরিদম হিসেবে, এটি বিভিন্ন কোষের ধরন (নিউক্লিয়াস, সাইটোপ্লাজম ইত্যাদি) বিভিন্ন ইমেজিং মোডালিটিতে মডেল পুনঃপ্রশিক্ষণের প্রয়োজন ছাড়াই সঠিকভাবে সেগমেন্ট করে। মানব-ইন-দ্য-লুপ ক্ষমতার মাধ্যমে গবেষকরা ফলাফল পরিমার্জন করতে পারেন, মডেলকে তাদের ডেটার সাথে মানিয়ে নিতে পারেন এবং ২ডি ও ৩ডি উভয় ইমেজিং ওয়ার্কফ্লোতে সিস্টেম প্রয়োগ করতে পারেন।
মূল বৈশিষ্ট্যসমূহ
কাস্টম প্রশিক্ষণ ছাড়াই বিভিন্ন কোষের ধরন, স্টেইন এবং ইমেজিং মোডালিটির জন্য আউট অফ দ্য বক্স কাজ করে।
“২.৫ডি” পদ্ধতি ব্যবহার করে পূর্ণ ৩ডি স্ট্যাক সমর্থন করে যা ভলিউমেট্রিক ডেটার জন্য ২ডি মডেল পুনঃব্যবহার করে।
ম্যানুয়ালি সেগমেন্টেশন ফলাফল সংশোধন করুন এবং উন্নত নির্ভুলতার জন্য আপনার কাস্টম ডেটায় মডেল পুনঃপ্রশিক্ষণ করুন।
পাইথন API, কমান্ড-লাইন ইন্টারফেস, অথবা গ্রাফিকাল ইউজার ইন্টারফেসের মাধ্যমে নমনীয় ওয়ার্কফ্লো অ্যাক্সেস করুন।
সেগমেন্টেশনের আগে ইমেজের গুণগত মান উন্নত করতে ডিনয়েজিং, ডিব্লারিং এবং আপস্যাম্পলিং ক্ষমতা।
ডাউনলোড বা অ্যাক্সেস
প্রযুক্তিগত পটভূমি
সেলপোজ স্ট্রিঙ্গার, ওয়াং, মাইকেলোস, এবং প্যাচিতারিউ কর্তৃক একটি গুরুত্বপূর্ণ গবেষণায় পরিচিত হয়েছিল, যা একটি বড় এবং অত্যন্ত বৈচিত্র্যময় ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত ছিল, যেখানে ৭০,০০০ এর বেশি সেগমেন্টেড অবজেক্ট অন্তর্ভুক্ত ছিল। এই বৈচিত্র্য মডেলকে কোষের আকৃতি, আকার এবং মাইক্রোস্কোপি সেটিংস জুড়ে সাধারণীকরণ করতে সক্ষম করে, যা অধিকাংশ ব্যবহারের ক্ষেত্রে কাস্টম প্রশিক্ষণের প্রয়োজনীয়তা উল্লেখযোগ্যভাবে কমায়। ৩ডি ডেটার জন্য, সেলপোজ তার ২ডি মডেলকে “২.৫ডি” পদ্ধতিতে পুনঃব্যবহার করে, সম্পূর্ণ ৩ডি-অ্যানোটেটেড প্রশিক্ষণ ডেটার প্রয়োজন এড়িয়ে ভলিউমেট্রিক সেগমেন্টেশন প্রদান করে। সেলপোজ ২.০ মানব-ইন-দ্য-লুপ পুনঃপ্রশিক্ষণ চালু করে, যা ব্যবহারকারীদের ম্যানুয়ালি পূর্বাভাস সংশোধন এবং তাদের নিজস্ব ছবিতে পুনঃপ্রশিক্ষণ করার সুযোগ দেয়, নির্দিষ্ট ডেটাসেটের জন্য কর্মক্ষমতা উন্নত করতে।
ইনস্টলেশন ও সেটআপ
কন্ডা ব্যবহার করে একটি পাইথন পরিবেশ সেটআপ করুন:
conda create -n cellpose python=3.10পরিবেশ সক্রিয় করুন এবং সেলপোজ ইনস্টল করুন:
# For GUI support
pip install cellpose[gui]
# For minimal setup (API/CLI only)
pip install cellposeশুরু করা
GUI মোড
- GUI চালু করতে রান করুন:
python -m cellpose - ইন্টারফেসে ছবি ফাইল ড্র্যাগ ও ড্রপ করুন (
.tif,.png, ইত্যাদি) - মডেল টাইপ নির্বাচন করুন (যেমন, সাইটোপ্লাজমের জন্য "cyto" বা নিউক্লিয়াসের জন্য "nuclei")
- আনুমানিক কোষ ব্যাসার্ধ সেট করুন অথবা সেলপোজকে স্বয়ংক্রিয় ক্যালিব্রেশন করতে দিন
- সেগমেন্টেশন শুরু করতে ক্লিক করুন এবং ফলাফল দেখুন
পাইথন API মোড
from cellpose import models
# Load model
model = models.Cellpose(model_type='cyto')
# Segment images
masks, flows = model.eval(images, diameter=30)পরিমার্জন ও পুনঃপ্রশিক্ষণ
- মাস্ক তৈরি করার পর, GUI-তে ম্যানুয়ালি মাস্ক মার্জ বা ডিলিট করে সেগমেন্টেশন সংশোধন করুন
- সংশোধিত উদাহরণে পুনঃপ্রশিক্ষণের জন্য বিল্ট-ইন প্রশিক্ষণ ফাংশন ব্যবহার করুন
- আপনার নির্দিষ্ট ডেটাসেটে মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত হবে
৩ডি ডেটা প্রক্রিয়াকরণ
- একটি মাল্টি-জেড TIFF বা ভলিউমেট্রিক স্ট্যাক লোড করুন
- GUI বা API-তে
--Zstackফ্ল্যাগ ব্যবহার করে ৩ডি হিসেবে প্রক্রিয়া করুন - ভাল সেগমেন্টেশনের জন্য স্মুথিং বা বিশেষায়িত প্যারামিটার ব্যবহার করে ৩ডি ফ্লো পরিমার্জন করুন
সীমাবদ্ধতা ও বিবেচ্য বিষয়
- মডেল সাধারণতার ট্রেড-অফ: সাধারণ মডেল বিস্তৃতভাবে কাজ করলেও, অত্যন্ত অস্বাভাবিক কোষ আকৃতি বা ইমেজিং শর্তে পুনঃপ্রশিক্ষণ প্রয়োজন হতে পারে।
- অ্যানোটেশন প্রচেষ্টা: মানব-ইন-দ্য-লুপ প্রশিক্ষণে ম্যানুয়াল সংশোধন প্রয়োজন, যা বড় ডেটাসেটের জন্য সময়সাপেক্ষ হতে পারে।
- ইনস্টলেশন জটিলতা: GUI ইনস্টলেশনে কমান্ড-লাইন ব্যবহার, কন্ডা পরিবেশ এবং পাইথন নির্ভরতা পরিচালনা প্রয়োজন হতে পারে — যা সবসময় অ-প্রোগ্রামারদের জন্য সহজ নয়।
- শুধুমাত্র ডেস্কটপ: সেলপোজ ডেস্কটপ ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে; নেটিভ অ্যান্ড্রয়েড বা iOS অ্যাপ্লিকেশন উপলব্ধ নয়।
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
না — সেলপোজ প্রি-ট্রেইনড, সাধারণ মডেল সরবরাহ করে যা প্রায়শই পুনঃপ্রশিক্ষণ ছাড়াই ভাল কাজ করে। তবে, বিশেষ বা অস্বাভাবিক ডেটার জন্য সর্বোত্তম ফলাফলের জন্য, আপনি মানব-ইন-দ্য-লুপ ফিচার ব্যবহার করে অ্যানোটেট এবং পুনঃপ্রশিক্ষণ করতে পারেন।
হ্যাঁ — এটি ২ডি মডেল পুনঃব্যবহার করে (যাকে "২.৫ডি" বলা হয়) ৩ডি সমর্থন করে, এবং আপনি GUI বা API এর মাধ্যমে ভলিউমেট্রিক স্ট্যাক চালাতে পারেন।
বড় বা ৩ডি ডেটাসেটের জন্য দ্রুত ইনফারেন্স এবং প্রশিক্ষণের জন্য GPU অত্যন্ত সুপারিশকৃত, তবে সেলপোজ CPU-শুধুমাত্র মেশিনেও ধীর গতিতে চালানো যায়।
GUI-তে, আনুমানিক কোষ ব্যাসার্ধ ম্যানুয়ালি সেট করুন অথবা সেলপোজকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ক্যালিব্রেট করতে দিন। আপনি ফলাফল পরিমার্জন করতে এবং সেগমেন্টেশন যদি অপ্টিমাল না হয় তবে পুনঃপ্রশিক্ষণ করতে পারেন।
হ্যাঁ — নতুন সংস্করণ (সেলপোজ ৩) ইমেজ রিস্টোরেশন মডেল অন্তর্ভুক্ত করে যা ডিনয়েজিং, ডিব্লারিং এবং আপস্যাম্পলিংয়ের মাধ্যমে সেগমেন্টেশনের আগে ছবির গুণগত মান উন্নত করে।
StarDist
| ডেভেলপার | উয়ে শ্মিড্ট, মার্টিন ওয়েইগার্ট, কোলম্যান ব্রডাস, এবং জিন মায়ার্স |
| সমর্থিত প্ল্যাটফর্ম |
|
| ভাষা সমর্থন | ওপেন-সোর্স প্রকল্প, যার ডকুমেন্টেশন এবং কমিউনিটি প্রধানত ইংরেজিতে |
| মূল্য নির্ধারণ মডেল | বিনামূল্যে এবং ওপেন সোর্স। BSD-3-Clause লাইসেন্সের অধীনে |
ওভারভিউ
স্টারডিস্ট হল মাইক্রোস্কোপি ছবিতে ইনস্ট্যান্স সেগমেন্টেশনের জন্য একটি ডিপ-লার্নিং টুল। এটি প্রতিটি অবজেক্ট (যেমন কোষ নিউক্লিয়াস) কে 2D তে স্টার-কনভেক্স বহুভুজ বা 3D তে পলিহেড্রা হিসেবে উপস্থাপন করে, যা ঘন বা ওভারল্যাপিং অবজেক্টের সঠিক সনাক্তকরণ এবং পৃথকীকরণ সম্ভব করে। এর শক্তিশালী আর্কিটেকচারের কারণে, স্টারডিস্ট ফ্লুরোসেন্স মাইক্রোস্কোপি, হিস্টোপ্যাথোলজি এবং অন্যান্য বায়োইমেজ বিশ্লেষণ অ্যাপ্লিকেশনে স্বয়ংক্রিয় কোষ ও নিউক্লিয়াস সেগমেন্টেশনের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
প্রধান বৈশিষ্ট্য
স্টার-কনভেক্স বহুভুজ (2D) এবং পলিহেড্রা (3D) ব্যবহার করে অত্যন্ত সঠিক ইনস্ট্যান্স সেগমেন্টেশন, নির্ভরযোগ্য অবজেক্ট সনাক্তকরণের জন্য।
সম্পূর্ণ মাইক্রোস্কোপি বিশ্লেষণের জন্য 2D ছবি এবং 3D ভলিউমেট্রিক ডেটার জন্য নিবেদিত মডেল।
ফ্লুরোসেন্স নিউক্লিয়াস, H&E-স্টেইনড হিস্টোলজি এবং অন্যান্য সাধারণ ইমেজিং পরিস্থিতির জন্য প্রস্তুত মডেল।
একক সেগমেন্টেশন রান-এ সনাক্তকৃত অবজেক্টকে বিভিন্ন শ্রেণিতে (যেমন বিভিন্ন কোষ প্রকার) শ্রেণীবদ্ধ করুন।
GUI-ভিত্তিক ওয়ার্কফ্লোর জন্য ImageJ/Fiji, QuPath, এবং napari এর সাথে নির্বিঘ্ন ইন্টিগ্রেশন।
প্রিসিশন, রিকল, F1 স্কোর এবং প্যানোপটিক কোয়ালিটি সহ বিস্তৃত ইনস্ট্যান্স সেগমেন্টেশন মূল্যায়ন।
প্রযুক্তিগত পটভূমি
মূলত MICCAI 2018 পেপারে পরিচিত, স্টারডিস্টের মূল উদ্ভাবন হল প্রতিটি পিক্সেলের জন্য অবজেক্ট সম্ভাবনা এবং নির্দিষ্ট রশ্মির along রেডিয়াল দূরত্ব পূর্বাভাস, যা স্টার-কনভেক্স আকৃতির সঠিক পুনর্গঠন সক্ষম করে। এই পদ্ধতি ঘনিষ্ঠভাবে সংযুক্ত অবজেক্টকে নির্ভরযোগ্যভাবে সেগমেন্ট করে, যা প্রচলিত পিক্সেল-ভিত্তিক বা বাউন্ডিং-বক্স পদ্ধতিতে পৃথক করা কঠিন।
সাম্প্রতিক উন্নয়ন স্টারডিস্টকে হিস্টোপ্যাথোলজি ছবিতে প্রসারিত করেছে, যা শুধুমাত্র নিউক্লিয়াস সেগমেন্টেশন নয়, সনাক্তকৃত অবজেক্টের মাল্টি-ক্লাস শ্রেণীবিভাগও সক্ষম করে। এই পদ্ধতি CoNIC (Colon Nuclei Identification and Counting) চ্যালেঞ্জের মতো প্রতিযোগিতায় শীর্ষস্থানীয় ফলাফল অর্জন করেছে।
ডাউনলোড বা অ্যাক্সেস
ইনস্টলেশন ও সেটআপ
স্টারডিস্টের জন্য পূর্বশর্ত হিসেবে TensorFlow (ভার্সন 1.x বা 2.x) ইনস্টল করুন।
স্টারডিস্ট পাইথন প্যাকেজ ইনস্টল করতে pip ব্যবহার করুন:
pip install stardistnapari এর জন্য:
pip install stardist-napariQuPath এর জন্য: StarDist এক্সটেনশনটি QuPath-এ .jar ফাইলটি ড্র্যাগ করে ইনস্টল করুন।
ImageJ/Fiji এর জন্য: বিল্ট-ইন প্লাগইন ম্যানেজার ব্যবহার করুন অথবা প্লাগইন মেনু থেকে ম্যানুয়ালি ইনস্টল করুন।
সেগমেন্টেশন চালানো
একটি প্রি-ট্রেইনড মডেল লোড করুন, আপনার ছবি স্বাভাবিক করুন, এবং পূর্বাভাস চালান:
from stardist.models import StarDist2D
model = StarDist2D.from_pretrained('2D_versatile_fluo')
labels, details = model.predict_instances(image)napari-তে আপনার ছবি খুলুন, StarDist প্লাগইন নির্বাচন করুন, একটি প্রি-ট্রেইনড বা কাস্টম মডেল বাছাই করুন, এবং GUI থেকে সরাসরি পূর্বাভাস চালান।
Plugins মেনু থেকে StarDist প্লাগইন ব্যবহার করে আপনার ছবি স্ট্যাকের উপর মডেল প্রয়োগ করুন একটি সহজ ইন্টারফেসের মাধ্যমে।
এক্সটেনশন ইনস্টল করার পর, QuPath এর স্ক্রিপ্টিং কনসোল বা গ্রাফিক্যাল ইন্টারফেস থেকে StarDist ডিটেকশন চালান হিস্টোপ্যাথোলজি বিশ্লেষণের জন্য।
ট্রেনিং ও ফাইন-টিউনিং
গ্রাউন্ড-ট্রুথ লেবেল ইমেজ তৈরি করুন যেখানে প্রতিটি অবজেক্ট আলাদা করে লেবেল করা হয়েছে। LabKit, QuPath, বা Fiji এর মতো অ্যানোটেশন টুল ব্যবহার করে আপনার ডেটাসেট প্রস্তুত করুন।
স্টারডিস্টের পাইথন API ব্যবহার করে নতুন মডেল ট্রেন করুন অথবা আপনার কাস্টম অ্যানোটেটেড ডেটা দিয়ে বিদ্যমান মডেল ফাইন-টিউন করুন।
পোস্ট-প্রসেসিং অপশন
- অপ্রয়োজনীয় প্রার্থী আকৃতি দূর করতে নন-ম্যাক্সিমাম সাপ্রেশন (NMS) প্রয়োগ করুন
- নন-স্টার-কনভেক্স আকৃতির জন্য মাস্ক মার্জ করতে StarDist OPP (অবজেক্ট পোস্ট-প্রসেসিং) ব্যবহার করুন
সীমাবদ্ধতা ও বিবেচনা
- স্টার-কনভেক্স অনুমান অত্যন্ত নন-কনভেক্স বা অনিয়মিত আকৃতি সঠিকভাবে মডেল করতে নাও পারে
- ইনস্টলেশন জটিলতা: এক্সটেনশন বিল্ডের জন্য সামঞ্জস্যপূর্ণ C++ কম্পাইলার প্রয়োজন
- GPU ত্বরান্বিতকরণ নির্ভর করে সামঞ্জস্যপূর্ণ TensorFlow, CUDA, এবং cuDNN সংস্করণের উপর
- কিছু ব্যবহারকারী ImageJ প্লাগইন চালাতে জাভা কনফিগারেশনজনিত সমস্যা রিপোর্ট করেছেন
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
স্টারডিস্ট বিভিন্ন ধরনের ছবি যেমন ফ্লুরোসেন্স, ব্রাইটফিল্ড, এবং হিস্টোপ্যাথোলজি (যেমন H&E) এর সাথে কাজ করে, এর নমনীয় প্রি-ট্রেইনড মডেল এবং বিভিন্ন ইমেজিং মোডালিটির সাথে অভিযোজনের কারণে।
হ্যাঁ — স্টারডিস্ট 3D ইনস্ট্যান্স সেগমেন্টেশন সমর্থন করে স্টার-কনভেক্স পলিহেড্রার মাধ্যমে ভলিউমেট্রিক ডেটার জন্য, 2D ক্ষমতাকে পূর্ণ 3D বিশ্লেষণে প্রসারিত করে।
প্রয়োজন নেই। প্রি-ট্রেইনড মডেল উপলব্ধ এবং সাধারণত আউট-অফ-দ্য-বক্স ভালো কাজ করে। তবে, বিশেষায়িত বা নতুন ডেটার জন্য, কাস্টম মডেল অ্যানোটেট এবং ট্রেন করলে সঠিকতা উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পায়।
স্টারডিস্ট napari, ImageJ/Fiji, এবং QuPath এর সাথে ইন্টিগ্রেটেড, যা GUI থেকে কোডিং ছাড়াই সেগমেন্টেশন চালাতে দেয়। এছাড়াও উন্নত ওয়ার্কফ্লোর জন্য সরাসরি পাইথন API ব্যবহার সমর্থন করে।
স্টারডিস্ট বিল্ট-ইন ফাংশন সরবরাহ করে সাধারণ ইনস্ট্যান্স সেগমেন্টেশন মেট্রিক যেমন প্রিসিশন, রিকল, F1 স্কোর, এবং প্যানোপটিক কোয়ালিটি গণনার জন্য, যা সেগমেন্টেশন পারফরম্যান্স মূল্যায়নে সহায়ক।
SAM
অ্যাপ্লিকেশন তথ্য
| ডেভেলপার | মেটা AI রিসার্চ (FAIR) |
| সমর্থিত ডিভাইস |
|
| ভাষা ও প্রাপ্যতা | বিশ্বব্যাপী উপলব্ধ ওপেন-সোর্স ফাউন্ডেশন মডেল; ডকুমেন্টেশন ইংরেজিতে |
| মূল্য | বিনামূল্যে — মেটার লাইসেন্সের অধীনে গিটহাব এবং MIB ইন্টিগ্রেশনের মাধ্যমে ওপেন-সোর্স |
সাধারণ ওভারভিউ
SAM (Segment Anything Model) হলো মেটা কর্তৃক তৈরি একটি শক্তিশালী AI ফাউন্ডেশন মডেল যা ইন্টারেক্টিভ এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রায় যেকোনো ছবির অবজেক্ট সেগমেন্টেশন করতে সক্ষম। পয়েন্ট, বাউন্ডিং বক্স, বা রাফ মাস্কের মতো প্রম্পট ব্যবহার করে, SAM নির্দিষ্ট কাজের পুনঃপ্রশিক্ষণ ছাড়াই সেগমেন্টেশন মাস্ক তৈরি করে। মাইক্রোস্কোপি গবেষণায়, SAM এর নমনীয়তা সেল সেগমেন্টেশন, অর্গানেল সনাক্তকরণ, এবং হিস্টোপ্যাথোলজি বিশ্লেষণের জন্য অভিযোজিত হয়েছে, যা গবেষকদের জন্য একটি স্কেলেবল, প্রম্পটযোগ্য, সাধারণ উদ্দেশ্যের সেগমেন্টেশন টুল প্রদান করে।
বিস্তারিত পরিচিতি
মূলত মেটা দ্বারা ১ বিলিয়নেরও বেশি মাস্ক এবং ১১ মিলিয়ন ছবিরও বেশি উপর প্রশিক্ষিত, SAM একটি প্রম্পটযোগ্য ফাউন্ডেশন মডেল হিসেবে ডিজাইন করা হয়েছে যা নতুন ডোমেইনে "জিরো-শট" পারফরম্যান্স প্রদান করে। মেডিকেল ইমেজিং গবেষণায়, SAM কে হোল-স্লাইড প্যাথোলজি সেগমেন্টেশন, টিউমার সনাক্তকরণ, এবং সেল নিউক্লিয়াস শনাক্তকরণের জন্য মূল্যায়ন করা হয়েছে। তবে, ঘনভাবে প্যাকড ইনস্ট্যান্স যেমন সেল নিউক্লিয়াসে এর পারফরম্যান্স মিশ্র: ব্যাপক প্রম্পট (যেমন ২০ ক্লিক বা বক্স) সত্ত্বেও জিরো-শট সেগমেন্টেশন জটিল মাইক্রোস্কোপি ছবিতে সমস্যায় পড়তে পারে।
এই সীমাবদ্ধতা মোকাবেলায়, ডোমেইন-নির্দিষ্ট অভিযোজনগুলি উদ্ভূত হয়েছে:
- SAMCell — বড় মাইক্রোস্কোপি ডেটাসেটে ফাইন-টিউন করা হয়েছে, বিভিন্ন সেল টাইপে শক্তিশালী জিরো-শট সেগমেন্টেশন প্রদান করে, প্রতিটি পরীক্ষার পুনঃপ্রশিক্ষণ ছাড়াই
- μSAM — ছোট সেলুলার স্ট্রাকচারের নির্ভুলতা বাড়ানোর জন্য ১৭,০০০-এরও বেশি ম্যানুয়ালি অ্যানোটেটেড মাইক্রোস্কোপি ছবিতে পুনঃপ্রশিক্ষিত
মূল বৈশিষ্ট্য
নির্দিষ্ট নিয়ন্ত্রণের জন্য পয়েন্ট, বক্স, এবং মাস্ক ব্যবহার করে নমনীয় ইন্টারঅ্যাকশন।
নতুন ইমেজ ডোমেইনে ফাইন-টিউনিং ছাড়াই সেগমেন্টেশন সম্পাদন করে।
মাইক্রোস্কোপি এবং হিস্টোপ্যাথোলজির জন্য কয়েক-শট বা প্রম্পট-ভিত্তিক পুনঃপ্রশিক্ষণের মাধ্যমে অভিযোজিত।
মাইক্রোস্কোপি ইমেজ ব্রাউজার (MIB) এ ৩ডি এবং ইন্টারপোলেটেড সেগমেন্টেশন সমর্থনসহ উপলব্ধ।
IDCC-SAM ইমিউনোসাইটোকেমিস্ট্রিতে ম্যানুয়াল অ্যানোটেশন ছাড়াই স্বয়ংক্রিয় সেল কাউন্টিং সক্ষম করে।
ডাউনলোড বা অ্যাক্সেস
ব্যবহারকারী নির্দেশিকা
- মাইক্রোস্কোপি ইমেজ ব্রাউজার খুলুন এবং SAM সেগমেন্টেশন প্যানেলে যান
- পাইথন ইন্টারপ্রেটার কনফিগার করুন এবং SAM-1 অথবা SAM-2 মডেল নির্বাচন করুন
- GPU ত্বরান্বিতকরণের জন্য, এক্সিকিউশন এনভায়রনমেন্টে "cuda" নির্বাচন করুন (সর্বোত্তম পারফরম্যান্সের জন্য সুপারিশকৃত)
- পয়েন্ট প্রম্পট: একটি অবজেক্টে ক্লিক করে পজিটিভ সিড নির্ধারণ করুন; Shift + ক্লিক দিয়ে সম্প্রসারণ করুন এবং Ctrl + ক্লিক দিয়ে নেগেটিভ সিড দিন
- ৩ডি স্ট্যাক: ইন্টারেক্টিভ ৩ডি মোড ব্যবহার করুন—একটি স্লাইসে ক্লিক করুন, শিফট-স্ক্রোল করুন, এবং স্লাইস জুড়ে সিড ইন্টারপোলেট করুন
- অ্যাডজাস্ট মোড: মাস্ক প্রতিস্থাপন, যোগ, বিয়োগ করুন, অথবা প্রয়োজন অনুযায়ী নতুন লেয়ার তৈরি করুন
- MIB এর SAM-2 প্যানেলে "অটোমেটিক এভরিথিং" অপশন ব্যবহার করে একটি অঞ্চলের সব দৃশ্যমান অবজেক্ট সেগমেন্ট করুন
- সেগমেন্টেশনের পর মাস্ক পর্যালোচনা এবং প্রয়োজনমতো সংশোধন করুন
- স্পার্স ইউজার প্রম্পট থেকে পিক্সেল-লেভেল অ্যানোটেশন তৈরি করতে প্রম্পট-ভিত্তিক ফাইন-টিউনিং পাইপলাইন (যেমন "অল-ইন-SAM") ব্যবহার করুন
- সেল কাউন্টিংয়ের জন্য IDCC-SAM প্রয়োগ করুন, যা SAM কে জিরো-শট পাইপলাইনে পোস্ট-প্রসেসিং সহ ব্যবহার করে
- উচ্চ নির্ভুলতার সেল সেগমেন্টেশনের জন্য SAMCell ব্যবহার করুন, যা মাইক্রোস্কোপি সেল ছবিতে ফাইন-টিউন করা হয়েছে
সীমাবদ্ধতা ও বিবেচ্য বিষয়
- ডোমেইন টিউনিং ছাড়া ঘন বা ওভারল্যাপিং স্ট্রাকচারে জিরো-শট পারফরম্যান্স অনিয়মিত
- সেগমেন্টেশনের গুণগত মান প্রম্পট ডিজাইন ও কৌশলের উপর ব্যাপকভাবে নির্ভরশীল
- GPU অত্যন্ত সুপারিশকৃত; CPU ইনফারেন্স খুব ধীর
- অত্যন্ত উচ্চ রেজোলিউশনের হোল-স্লাইড ছবি এবং মাল্টি-স্কেল টিস্যু স্ট্রাকচারে সমস্যা হতে পারে
- মাইক্রোস্কোপির জন্য SAM ফাইন-টিউনিং বা অভিযোজনের জন্য মেশিন লার্নিং দক্ষতা প্রয়োজন হতে পারে
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
হ্যাঁ—SAMCell এর মতো অভিযোজনের মাধ্যমে, যা বিশেষভাবে সেল সেগমেন্টেশন কাজের জন্য মাইক্রোস্কোপি ডেটাসেটে SAM কে ফাইন-টিউন করে।
সবসময় নয়। IDCC-SAM এর মাধ্যমে, আপনি ম্যানুয়াল অ্যানোটেশন ছাড়াই জিরো-শট সেল কাউন্টিং করতে পারেন।
প্রম্পট-ভিত্তিক ফাইন-টিউনিং (যেমন "অল-ইন-SAM") অথবা μSAM এর মতো পূর্বপ্রশিক্ষিত মাইক্রোস্কোপি সংস্করণ ব্যবহার করুন, যা ১৭,০০০-এরও বেশি অ্যানোটেটেড মাইক্রোস্কোপি ছবিতে প্রশিক্ষিত।
CPU তে সম্ভব হলেও, GPU অত্যন্ত সুপারিশকৃত বাস্তব ইনফারেন্স গতি এবং রিয়েল-টাইম ইন্টারেক্টিভ সেগমেন্টেশনের জন্য।
হ্যাঁ—MIB এর SAM-2 ইন্টিগ্রেশন ৩ডি সেগমেন্টেশন সমর্থন করে, স্লাইস জুড়ে সিড ইন্টারপোলেশনের মাধ্যমে ভলিউমেট্রিক বিশ্লেষণ সম্ভব।
AxonDeepSeg
| ডেভেলপার | নিউরোপলি ল্যাব, পলিটেকনিক মন্ট্রিয়াল এবং ইউনিভার্সিটি অফ মন্ট্রিয়াল |
| সমর্থিত প্ল্যাটফর্ম |
|
| ভাষা | ইংরেজি ডকুমেন্টেশন; বিশ্বব্যাপী ব্যবহৃত ওপেন-সোর্স টুল |
| মূল্য | বিনামূল্যে এবং ওপেন-সোর্স |
ওভারভিউ
অ্যাক্সনডিপসেগ হল মাইক্রোস্কোপি ছবিতে অ্যাক্সন এবং মাইলিনের স্বয়ংক্রিয় সেগমেন্টেশনের জন্য এআই-চালিত একটি টুল। কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে এটি টিইএম, এসইএম, এবং ব্রাইট-ফিল্ড মাইক্রোস্কোপিসহ বিভিন্ন ইমেজিং মোডালিটিতে সঠিক তিন-শ্রেণীর সেগমেন্টেশন (অ্যাক্সন, মাইলিন, ব্যাকগ্রাউন্ড) প্রদান করে। অ্যাক্সন ব্যাসার্ধ, জি-রেশিও, এবং মাইলিন পুরুত্বের মতো মর্ফোমেট্রিক পরিমাপ স্বয়ংক্রিয়করণ করে, অ্যাক্সনডিপসেগ নিউরোসায়েন্স গবেষণায় পরিমাণগত বিশ্লেষণকে সহজতর করে, ম্যানুয়াল অ্যানোটেশন সময় উল্লেখযোগ্যভাবে কমায় এবং পুনরুত্পাদনযোগ্যতা উন্নত করে।
প্রধান বৈশিষ্ট্য
টিইএম, এসইএম, এবং ব্রাইট-ফিল্ড মাইক্রোস্কোপি মোডালিটির জন্য প্রস্তুত এবং অপ্টিমাইজড মডেল।
মাইক্রোস্কোপি ছবিতে অ্যাক্সন, মাইলিন, এবং ব্যাকগ্রাউন্ড অঞ্চলের সঠিক শ্রেণীবিভাগ।
অ্যাক্সন ব্যাসার্ধ, জি-রেশিও, মাইলিন পুরুত্ব, এবং ঘনত্বের স্বয়ংক্রিয় গণনা।
নাপারি জিইউআই ইন্টিগ্রেশন সেগমেন্টেশন মাস্কের ম্যানুয়াল পরিমার্জন সম্ভব করে, যা নির্ভুলতা বাড়ায়।
বড় পরিসরের নিউরাল টিস্যু বিশ্লেষণের জন্য কাস্টম পাইপলাইনে সহজ ইন্টিগ্রেশন।
পুনরুত্পাদনযোগ্যতা এবং নির্ভরযোগ্য সেগমেন্টেশন ফলাফলের জন্য বিস্তৃত টেস্ট স্ক্রিপ্ট।
প্রযুক্তিগত বিবরণ
নিউরোপলি ল্যাব দ্বারা উন্নত, অ্যাক্সনডিপসেগ ডিপ লার্নিং ব্যবহার করে নিউরোসায়েন্টিফিক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উচ্চ-নির্ভুলতার সেগমেন্টেশন প্রদান করে। বিভিন্ন মাইক্রোস্কোপি মোডালিটির জন্য প্রি-ট্রেইনড মডেল উপলব্ধ, যা ইমেজিং প্রযুক্তির বহুমুখিতা নিশ্চিত করে। টুলটি নাপারি এর সাথে ইন্টিগ্রেটেড, যা সেগমেন্টেশন মাস্কের ইন্টারেক্টিভ সংশোধন সম্ভব করে, কঠিন ডেটাসেটে নির্ভুলতা বাড়ায়। অ্যাক্সনডিপসেগ মূল মর্ফোমেট্রিক মেট্রিক্স গণনা করে, যা নিউরাল টিস্যু কাঠামো এবং প্যাথলজির উচ্চ-থ্রুপুট গবেষণাকে সমর্থন করে। এর পাইথন-ভিত্তিক ফ্রেমওয়ার্ক বড় পরিসরের অ্যাক্সন এবং মাইলিন মর্ফোলজি বিশ্লেষণের জন্য কাস্টম পাইপলাইনে ইন্টিগ্রেশন সক্ষম করে।
ডাউনলোড বা অ্যাক্সেস
ইনস্টলেশন ও সেটআপ
পাইথন ৩.৮ বা তার পরবর্তী সংস্করণ ইনস্টল আছে কিনা নিশ্চিত করুন, তারপর পিপ ব্যবহার করে অ্যাক্সনডিপসেগ এবং নাপারি ইনস্টল করুন:
pip install axondeepseg napariপ্রদত্ত টেস্ট স্ক্রিপ্ট চালিয়ে নিশ্চিত করুন সব উপাদান সঠিকভাবে ইনস্টল এবং কার্যকর।
টিইএম, এসইএম, বা ব্রাইট-ফিল্ড মাইক্রোস্কোপি ছবি নাপারি বা আপনার পাইথন পরিবেশে ইম্পোর্ট করুন।
আপনার ইমেজিং মোডালিটির জন্য উপযুক্ত প্রি-ট্রেইনড মডেল নির্বাচন করুন এবং সেগমেন্টেশন চালিয়ে অ্যাক্সন ও মাইলিন মাস্ক তৈরি করুন।
অ্যাক্সন ব্যাসার্ধ, জি-রেশিও, ঘনত্ব, এবং মাইলিন পুরুত্ব সহ মর্ফোমেট্রিক পরিমাপ স্বয়ংক্রিয়ভাবে গণনা করুন, তারপর ফলাফল সিএসভি ফরম্যাটে এক্সপোর্ট করুন।
নাপারি জিইউআই ব্যবহার করে প্রয়োজনে সেগমেন্টেশন মাস্ক ম্যানুয়ালি সংশোধন করুন, মাস্ক মার্জ বা মুছে নির্ভুলতা বাড়ান।
গুরুত্বপূর্ণ বিবেচ্য বিষয়
- নতুন বা অনট্রেইনড ইমেজিং মোডালিটিতে পারফরম্যান্স কমতে পারে
- চ্যালেঞ্জিং বা জটিল অঞ্চলে ম্যানুয়াল সংশোধনের প্রয়োজন হতে পারে
- বড় ডেটাসেট দ্রুত প্রক্রিয়াকরণের জন্য জিপিইউ সুপারিশ করা হয়; ছোট বিশ্লেষণের জন্য সিপিইউও সমর্থিত
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
অ্যাক্সনডিপসেগ টিইএম (ট্রান্সমিশন ইলেকট্রন মাইক্রোস্কোপি), এসইএম (স্ক্যানিং ইলেকট্রন মাইক্রোস্কোপি), এবং ব্রাইট-ফিল্ড মাইক্রোস্কোপি সমর্থন করে, প্রতিটি মোডালিটির জন্য অপ্টিমাইজড প্রি-ট্রেইনড মডেল সহ।
হ্যাঁ, অ্যাক্সনডিপসেগ সম্পূর্ণ বিনামূল্যে এবং ওপেন-সোর্স, একাডেমিক এবং বাণিজ্যিক ব্যবহারের জন্য উপলব্ধ।
হ্যাঁ, অ্যাক্সনডিপসেগ সেগমেন্টেড ছবিগুলো থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে অ্যাক্সন ব্যাসার্ধ, জি-রেশিও, মাইলিন পুরুত্ব, এবং ঘনত্বের মেট্রিক্স গণনা করে।
বড় ডেটাসেট দ্রুত সেগমেন্টেশনের জন্য জিপিইউ সুপারিশ করা হয়, তবে ছোট বিশ্লেষণের জন্য সিপিইউ প্রক্রিয়াকরণও সমর্থিত।
হ্যাঁ, নাপারি জিইউআই ইন্টিগ্রেশন চ্যালেঞ্জিং অঞ্চলে উচ্চতর নির্ভুলতার জন্য সেগমেন্টেশন মাস্কের ইন্টারেক্টিভ সংশোধন এবং পরিমার্জন সম্ভব করে।
Ilastik
| ডেভেলপার | ইউরোপীয় মলিকুলার বায়োলজি ল্যাবরেটরি (EMBL) এর Ilastik টিম এবং সংশ্লিষ্ট একাডেমিক অংশীদারগণ |
| সমর্থিত প্ল্যাটফর্ম |
|
| ভাষা | ইংরেজি |
| মূল্য | বিনামূল্যে এবং ওপেন-সোর্স |
ওভারভিউ
Ilastik একটি শক্তিশালী, AI-চালিত টুল যা মাইক্রোস্কোপি ডেটার ইন্টারেক্টিভ ইমেজ সেগমেন্টেশন, শ্রেণীবিভাগ এবং বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। র্যান্ডম ফরেস্ট ক্লাসিফায়ারের মতো মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি ব্যবহার করে, এটি গবেষকদের পিক্সেল সেগমেন্ট করতে, অবজেক্ট শ্রেণীবিভাগ করতে, কোষের গতিবিধি ট্র্যাক করতে এবং 2D ও 3D ডেটাসেটে ডেনসিটি কাউন্টিং করতে সক্ষম করে। এর সহজবোধ্য ইন্টারফেস এবং রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়ার মাধ্যমে Ilastik প্রোগ্রামিং দক্ষতা ছাড়াই বিজ্ঞানীদের জন্য সহজলভ্য এবং সেল বায়োলজি, নিউরোসায়েন্স এবং বায়োমেডিক্যাল ইমেজিংয়ে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত।
প্রধান বৈশিষ্ট্যসমূহ
প্রতিনিধিত্বমূলক অঞ্চলগুলো অ্যানোটেট করার সময় তাৎক্ষণিক সেগমেন্টেশনের জন্য রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়া।
মরফোলজিক্যাল এবং ইনটেনসিটি বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে সেগমেন্ট করা কাঠামোগুলো শ্রেণীবদ্ধ করুন।
2D এবং 3D টাইম-ল্যাপ মাইক্রোস্কোপি পরীক্ষায় কোষের গতি এবং বিভাজন ট্র্যাক করুন।
স্বতন্ত্র অবজেক্টের স্পষ্ট সেগমেন্টেশন ছাড়াই ঘনবসতিপূর্ণ অঞ্চলগুলো পরিমাপ করুন।
জটিল 3D ভলিউমের জন্য সেমি-অটোমেটিক সেগমেন্টেশন, সহজ ইন্টারঅ্যাকশনের মাধ্যমে।
হেডলেস কমান্ড-লাইন মোড ব্যবহার করে একাধিক ছবি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রক্রিয়া করুন।
ডাউনলোড
শুরু করার গাইড
আপনার অপারেটিং সিস্টেমের জন্য Ilastik অফিসিয়াল ওয়েবসাইট থেকে ডাউনলোড করুন। প্যাকেজে সমস্ত প্রয়োজনীয় পাইথন ডিপেন্ডেন্সি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, তাই আপনার প্ল্যাটফর্মের জন্য ইনস্টলেশন নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন।
Ilastik খুলুন এবং আপনার বিশ্লেষণ ওয়ার্কফ্লো নির্বাচন করুন: পিক্সেল শ্রেণীবিভাগ, অবজেক্ট শ্রেণীবিভাগ, ট্র্যাকিং, অথবা ডেনসিটি কাউন্টিং। আপনার ইমেজ ডেটাসেট লোড করুন, যা মাল্টি-চ্যানেল, 3D, অথবা টাইম-ল্যাপ ছবি হতে পারে।
আপনার ছবিতে কয়েকটি প্রতিনিধিত্বমূলক পিক্সেল বা অবজেক্ট লেবেল করুন। Ilastik এর র্যান্ডম ফরেস্ট ক্লাসিফায়ার এই অ্যানোটেশন থেকে শিখে স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার সম্পূর্ণ ডেটাসেটে লেবেল প্রেডিক্ট করে।
প্রশিক্ষিত মডেল প্রয়োগ করে আপনার সম্পূর্ণ ডেটাসেট সেগমেন্ট বা শ্রেণীবদ্ধ করুন। ফলাফলগুলো লেবেলযুক্ত ছবি, সম্ভাব্যতা মানচিত্র, অথবা পরিমাণগত টেবিল হিসেবে রপ্তানি করুন পরবর্তী বিশ্লেষণ ও ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য।
বড় পরিসরের বিশ্লেষণ পাইপলাইনের জন্য Ilastik এর হেডলেস মোড ব্যবহার করে একাধিক ছবি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রক্রিয়া করুন, ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ ছাড়াই।
সীমাবদ্ধতা ও বিবেচ্য বিষয়
- ইন্টারেক্টিভ লেবেলিং খুব বড় ডেটাসেটের জন্য সময়সাপেক্ষ হতে পারে
- সঠিকতা নির্ভর করে ব্যবহারকারীর অ্যানোটেশনের গুণগত মান ও প্রতিনিধিত্বের উপর
- মেমোরি প্রয়োজনীয়তা — অত্যন্ত উচ্চ রেজোলিউশন বা বহু-গিগাবাইট ডেটাসেটের জন্য প্রচুর RAM প্রয়োজন হতে পারে
- জটিল ডেটা — র্যান্ডম ফরেস্ট ক্লাসিফায়ার অত্যন্ত পরিবর্তনশীল বা জটিল ইমেজিং ডেটার ক্ষেত্রে গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কের তুলনায় কম কার্যকর হতে পারে
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
হ্যাঁ, Ilastik সম্পূর্ণরূপে 3D ভলিউম এবং টাইম-ল্যাপ পরীক্ষাগুলো সেগমেন্টেশন, ট্র্যাকিং এবং পরিমাণগত বিশ্লেষণের জন্য সমর্থন করে, একাধিক সময় বিন্দু জুড়ে।
হ্যাঁ, Ilastik সম্পূর্ণরূপে বিনামূল্যে এবং ওপেন-সোর্স, সকল ব্যবহারকারীর জন্য লাইসেন্স সীমাবদ্ধতা ছাড়াই উপলব্ধ।
না, Ilastik একটি সহজবোধ্য গ্রাফিক্যাল ইন্টারফেস এবং রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়া প্রদান করে, যা প্রোগ্রামিং দক্ষতা ছাড়াই গবেষকদের জন্য সহজলভ্য। উন্নত ব্যবহারকারীরা কমান্ড-লাইন ব্যাচ প্রসেসিংও ব্যবহার করতে পারেন।
হ্যাঁ, নিবেদিত ট্র্যাকিং ওয়ার্কফ্লো 2D এবং 3D টাইম-ল্যাপ ডেটাসেটে কোষের গতি এবং বিভাজনের বিশ্লেষণ সক্ষম করে, স্বয়ংক্রিয় লাইনেজ ট্র্যাকিং সহ।
সেগমেন্টেশন আউটপুটগুলো লেবেলযুক্ত ছবি, সম্ভাব্যতা মানচিত্র, অথবা পরিমাণগত টেবিল হিসেবে রপ্তানি করা যায়, যা পরবর্তী বিশ্লেষণ সরঞ্জাম এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন সফটওয়্যারের সাথে সহজেই সংযুক্ত করা যায়।
এই টুলগুলি নবীন থেকে বিশেষজ্ঞ স্তর পর্যন্ত বিস্তৃত। অনেকগুলি ফ্রি এবং ওপেন-সোর্স, যা গবেষণা সম্প্রদায়ে পুনরুত্পাদনযোগ্য এবং শেয়ারযোগ্য AI ওয়ার্কফ্লো সহজ করে।
চ্যালেঞ্জ এবং ভবিষ্যৎ দিকনির্দেশনা
বর্তমান চ্যালেঞ্জ
উদীয়মান প্রবণতা
ভিশন ফাউন্ডেশন মডেল
পরবর্তী প্রজন্মের AI সিস্টেমগুলি টাস্ক-নির্দিষ্ট প্রশিক্ষণের প্রয়োজন কমানোর প্রতিশ্রুতি দেয়।
- SAM এবং CLIP-ভিত্তিক মডেল
- একটি AI অনেক মাইক্রোস্কোপি কাজ পরিচালনা করে
- দ্রুত মোতায়েন এবং অভিযোজন
AI-সহায়ত মাইক্রোস্কোপ
সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় এবং বুদ্ধিমান মাইক্রোস্কোপি সিস্টেম বাস্তবতা হয়ে উঠছে।
- LLM দ্বারা প্রাকৃতিক ভাষা নিয়ন্ত্রণ
- সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় প্রতিক্রিয়া লুপ
- উন্নত মাইক্রোস্কোপির প্রবেশাধিকার গণতান্ত্রিককরণ
প্রধান উপসংহার
- AI দ্রুত মাইক্রোস্কোপ ইমেজ প্রসেসিংকে উন্নত সঠিকতা ও স্বয়ংক্রিয়তার মাধ্যমে রূপান্তরিত করছে
- ডিপ লার্নিং জটিল, পরিবর্তনশীল মাইক্রোস্কোপি ইমেজে প্রথাগত মেশিন লার্নিংকে ছাড়িয়ে যায়
- CNN স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাঁচা পিক্সেল থেকে স্তরভিত্তিক ফিচার শিখে দৃঢ় বিশ্লেষণের জন্য
- প্রধান অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে সেগমেন্টেশন, শ্রেণীবিভাগ, ট্র্যাকিং, ডিনয়েজিং এবং স্বয়ংক্রিয় অধিগ্রহণ অন্তর্ভুক্ত
- সাফল্য নির্ভর করে মানসম্মত ডেটা এবং বিশেষজ্ঞদের সতর্ক যাচাইয়ের উপর
- ভিশন ফাউন্ডেশন মডেল এবং AI-সহায়ত মাইক্রোস্কোপ ক্ষেত্রের ভবিষ্যৎ প্রতিনিধিত্ব করে
অবিরত অগ্রগতি এবং সম্প্রদায়ের প্রচেষ্টার (ওপেন-সোর্স টুল, শেয়ারড ডেটাসেট) মাধ্যমে, AI ক্রমশ মাইক্রোস্কোপের "চোখ" এর একটি মূল অংশ হয়ে উঠবে, বিজ্ঞানীদের অদৃশ্যকে দেখতে সাহায্য করবে।
মন্তব্যসমূহ 0
মন্তব্য করুন
এখনো কোনো মন্তব্য নেই। প্রথম মন্তব্য করুন!