AI katika Usindikaji Picha za Kioo cha Kuangalia Vidogo

Muhtasari

Cellpose ni chombo cha hali ya juu kinachotumia ujifunzaji wa kina kwa ajili ya kugawanya picha za mikroskopy. Kama algoriti ya jumla, hugawanya kwa usahihi aina mbalimbali za seli (nyuklia, sitoplasmu, n.k.) katika aina tofauti za picha bila hitaji la mafunzo tena. Kwa uwezo wa binadamu katika mzunguko wa kazi, watafiti wanaweza kuboresha matokeo, kuendana na data zao, na kutumia mfumo huu kwa michakato ya picha za 2D na 3D.

Sifa Muhimu

Pakua au Pata Huduma

Historia ya Kiufundi

Cellpose ilizinduliwa katika utafiti muhimu uliofanywa na Stringer, Wang, Michaelos, na Pachitariu, ikifundishwa kwa seti kubwa na yenye utofauti mkubwa yenye zaidi ya vitu 70,000 vilivygawanywa. Utofauti huu unaruhusu mfano kuendana na maumbo, ukubwa, na mazingira ya mikroskopy, kupunguza sana hitaji la mafunzo maalum katika matumizi mengi. Kwa data za 3D, Cellpose hutumia kwa ustadi mfano wake wa 2D kwa njia ya "2.5D", kuepuka hitaji la data yenye lebo kamili za 3D huku ikitoa kugawanya kwa kiasi. Cellpose 2.0 ilizindua mafunzo ya binadamu katika mzunguko wa kazi, ikiruhusu watumiaji kurekebisha makisio kwa mikono na kufunza tena kwa picha zao kwa utendaji bora kwenye seti maalum za data.

Usakinishaji & Usanidi

conda create -n cellpose python=3.10

# For GUI support
pip install cellpose[gui]

# For minimal setup (API/CLI only)
pip install cellpose

Anza Kutumia

Hali ya GUI

python -m cellpose

Hali ya API ya Python

from cellpose import models

# Load model
model = models.Cellpose(model_type='cyto')

# Segment images
masks, flows = model.eval(images, diameter=30)

Boresha & Funza Tena

1. Baada ya kutengeneza maski, rekebisha kugawanya kwenye GUI kwa kuunganisha au kufuta maski kwa mikono
2. Tumia kazi za mafunzo zilizojengwa kufunza tena kwa mifano iliyorekebishwa
3. Utendaji bora wa mfano kwenye seti yako maalum ya data

Shughulikia Data za 3D

1. Pakia TIFF yenye tabaka nyingi za Z au kundi la kiasi
2. Tumia bendera ya --Zstack kwenye GUI au API kushughulikia kama 3D
3. Chagua kuboresha mtiririko wa 3D kwa laini au vigezo maalum kwa kugawanya bora

Mipaka & Mambo ya Kuzingatia

• Biashara ya Ujumla wa Mfano: Ingawa mfano wa jumla hufanya kazi kwa upana, maumbo ya seli yasiyo ya kawaida sana au hali za picha zinaweza kuhitaji mafunzo tena.
• Juhudi za Uandikishaji: Mafunzo ya binadamu katika mzunguko wa kazi yanahitaji marekebisho ya mikono, ambayo yanaweza kuchukua muda kwa seti kubwa za data.
• Ugumu wa Usakinishaji: Usakinishaji wa GUI unaweza kuhitaji matumizi ya amri za mstari, mazingira ya conda, na usimamizi wa utegemezi wa Python — si rahisi kila mara kwa wasio na ujuzi wa programu.
• Kompyuta za Mezani Pekee: Cellpose imeundwa kwa matumizi ya kompyuta za mezani; hakuna programu za asili za Android au iOS zinapatikana.

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara

Muhtasari

StarDist ni chombo cha kujifunza kwa kina kwa ugawaji wa vipengele katika picha za darubini ndogo. Inawakilisha kila kitu (kama vile kiini cha seli) kama poligoni ya nyota-zenye mwelekeo wa kuungana katika 2D au polihidra katika 3D, kuruhusu kugundua na kutenganisha vitu vilivyojaa au kuingiliana kwa usahihi. Kwa usanifu wake thabiti, StarDist inatumiwa sana kwa ugawaji wa seli na kiini kiotomatiki katika darubini ya fluorescence, histopathology, na matumizi mengine ya uchambuzi wa picha za kibaolojia.

Sifa Muhimu

Historia ya Kiufundi

Ilianzishwa awali katika karatasi ya MICCAI 2018, uvumbuzi mkuu wa StarDist ni utabiri wa umbali wa mionzi kwa miale iliyowekwa pamoja na uwezekano wa kitu kwa kila pikseli, kuruhusu ujenzi sahihi wa maumbo ya nyota-zenye mwelekeo wa kuungana. Njia hii inagawa kwa ufanisi vitu vilivyo karibu sana ambavyo ni vigumu kutenganisha kwa kutumia mbinu za kawaida za pikseli au sanduku la mipaka.

Maendeleo ya hivi karibuni yamepanua StarDist kwa picha za histopathology, kuruhusu si tu ugawaji wa kiini bali pia utambuzi wa madaraja mengi ya vitu vilivyoonekana. Njia hii ilipata matokeo bora katika changamoto kama CoNIC (Utambuzi na Kuhesabu Kiini cha Debel debel).

Pakua au Pata

Usakinishaji & Usanidi

pip install stardist

pip install stardist-napari

Kuendesha Ugawaji

from stardist.models import StarDist2D
model = StarDist2D.from_pretrained('2D_versatile_fluo')
labels, details = model.predict_instances(image)

Mafunzo & Urekebishaji

Chaguzi za Baada ya Usindikaji

• Tumia usumbufu wa kiwango cha juu (NMS) kuondoa maumbo yanayojirudia
• Tumia StarDist OPP (Usindikaji wa Baada ya Kitu) kuunganisha maski kwa maumbo yasiyo ya nyota-zenye mwelekeo wa kuungana

Mipaka & Mambo ya Kuzingatia

• Dhana ya nyota-zenye mwelekeo wa kuungana inaweza isiwakilishe maumbo yasiyo na mwelekeo wa kuungana au yasiyo ya kawaida kwa usahihi kabisa
• Ugumu wa usakinishaji: usakinishaji maalum unahitaji mkusanyaji wa C++ unaofaa kwa ujenzi wa viendelezi
• Kuongeza kasi kwa GPU kunategemea toleo linalofaa la TensorFlow, CUDA, na cuDNN
• Baadhi ya watumiaji huripoti matatizo ya kuendesha programu-jalizi ya ImageJ kutokana na usanidi wa Java

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara

Taarifa za Maombi

Muhtasari wa Jumla

SAM (Mfano wa Kugawanya Kitu Chocho) ni mfano mzito wa AI uliotengenezwa na Meta unaowezesha kugawanya kwa njia ya mwingiliano na moja kwa moja karibu kitu chochote kwenye picha. Kwa kutumia maelekezo kama vidokezo, masanduku ya mipaka, au maski zisizo kamili, SAM hutengeneza maski za kugawanya bila kuhitaji mafunzo maalum ya kazi. Katika utafiti wa mikroskopia, ufanisi wa SAM umebadilishwa kugawanya seli, kugundua viungo vidogo ndani ya seli, na uchambuzi wa histopatolojia, ukitoa suluhisho linaloweza kupanuliwa kwa watafiti wanaohitaji chombo cha kugawanya kinachoweza kuamriwa kwa urahisi na chenye matumizi ya jumla.

Utangulizi wa Kina

Asili SAM ilifundishwa na Meta kwa zaidi ya maski bilioni 1 katika picha milioni 11, ikundwa kama mfano wa msingi unaoweza kuamriwa kwa kugawanya na utendaji wa "zero-shot" kwenye maeneo mapya. Katika utafiti wa picha za matibabu, SAM imetathminiwa kwa kugawanya pathology ya slaidi nzima, kugundua uvimbe, na utambuzi wa nyuklia za seli. Hata hivyo, utendaji wake kwenye vitu vilivyojaa kwa msongamano mkubwa—kama nyuklia za seli—ni mchanganyiko: hata kwa maelekezo mengi (mfano, bonyeza mara 20 au masanduku), kugawanya kwa zero-shot kunaweza kushindwa kwenye picha changamano za mikroskopia.

Kutatua tatizo hili, marekebisho maalum ya eneo yameibuka:

• SAMCell — Imefundishwa upya kwenye seti kubwa za data za mikroskopia kwa kugawanya imara bila mafunzo mapya kwa aina mbalimbali za seli bila mafunzo ya kila jaribio
• μSAM — Imefundishwa upya kwa picha zaidi ya 17,000 zilizoandikwa kwa mikroskopia kuboresha usahihi kwenye miundo midogo ya seli

Sifa Muhimu

Pakua au Pata

Mwongozo wa Mtumiaji

Mipaka & Mambo ya Kuzingatia

• Utendaji wa zero-shot si thabiti kwenye miundo yenye msongamano au inayovuka bila mafunzo ya eneo
• Ubora wa kugawanya unategemea sana muundo na mkakati wa maelekezo
• GPU inashauriwa sana; utendaji kwa CPU ni polepole sana
• Inashindwa na picha za slaidi nzima zenye azimio kubwa sana na miundo ya tishu yenye viwango vingi
• Mafunzo ya ziada au marekebisho ya SAM kwa mikroskopia yanaweza kuhitaji ujuzi wa mashine za kujifunza

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara

Muhtasari

AxonDeepSeg ni chombo kinachotumia AI kwa ugawaji wa moja kwa moja wa axons na myelin katika picha za darubini ndogo. Kwa kutumia mitandao ya neva ya convolutional, hutoa ugawaji sahihi wa madaraja matatu (axon, myelin, mandharinyuma) katika aina mbalimbali za picha ikiwemo TEM, SEM, na bright-field microscopy. Kwa kuendesha moja kwa moja vipimo vya morphometric kama kipenyo cha axon, g-ratio, na unene wa myelin, AxonDeepSeg hurahisisha uchambuzi wa kiasi katika utafiti wa neuroscience, ukipunguza kwa kiasi kikubwa muda wa maelezo ya mikono na kuboresha urudufu.

Sifa Muhimu

Maelezo ya Kiufundi

Imetengenezwa na NeuroPoly Lab, AxonDeepSeg hutumia kujifunza kwa kina kutoa ugawaji wa usahihi wa hali ya juu kwa matumizi ya neuroscience. Mifano iliyopangwa awali inapatikana kwa aina tofauti za picha za darubini ndogo, kuhakikisha matumizi mbalimbali katika mbinu za picha. Chombo hiki kinaunganishwa na Napari, kuruhusu marekebisho ya ushirikiano wa maski za ugawaji, ambayo huongeza usahihi kwenye seti za data zenye changamoto. AxonDeepSeg huhesabu vipimo muhimu vya morphometric, kusaidia tafiti za kiwango kikubwa za muundo wa tishu za neva na magonjwa. Mfumo wake unaotegemea Python huruhusu kuunganishwa katika njia za kazi za kawaida kwa uchambuzi mkubwa wa umbo la axon na myelin.

Pakua au Pata

Usakinishaji & Usanidi

pip install axondeepseg napari

Mambo Muhimu ya Kuzingatia

• Utendaji unaweza kupungua kwa aina mpya au zisizofunzwa za picha
• Marekebisho ya mikono yanaweza kuhitajika kwa maeneo yenye changamoto au magumu
• GPU inapendekezwa kwa usindikaji wa haraka wa seti kubwa za data; usindikaji wa CPU pia unasaidiwa

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara

Muhtasari

Ilastik ni chombo chenye nguvu kinachotumia akili bandia kwa ugawaji wa picha unaoshirikiana, uainishaji, na uchambuzi wa data za mikroskopy. Kwa kutumia mbinu za mashine kujifunza kama waainishaji wa Random Forest, inawawezesha watafiti kugawa pixels, kuainisha vitu, kufuatilia seli kwa muda, na kufanya kuhesabu msongamano katika seti za data za 2D na 3D. Kwa kiolesura chake rahisi na mrejesho wa wakati halisi, Ilastik inapatikana kwa wanasayansi wasio na utaalamu wa programu na inatumiwa sana katika biolojia ya seli, neva, na picha za tiba.

Sifa Muhimu

Pakua

Mwongozo wa Kuanzia

Mipaka na Mambo ya Kuzingatia

• Uchora unaoshirikiana unaweza kuchukua muda mrefu kwa seti kubwa za data
• Usahihi unategemea ubora na uwakilishi wa michoro ya mtumiaji
• Mahitaji ya kumbukumbu — seti za data zenye azimio la juu sana au gigabaiti nyingi zinaweza kuhitaji RAM kubwa
• Data ngumu — waainishaji wa Random Forest wanaweza kushindwa kulinganisha na mitandao ya neva ya kina kwa data za picha zenye mabadiliko makubwa au ugumu

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara