AI sa Pagpoproseso ng Larawan mula sa Mikroskopyo

Pangkalahatang-ideya

Ang Cellpose ay isang advanced na kasangkapan sa segmentation na batay sa deep learning na dinisenyo para sa mga larawang mikroskopyo. Bilang isang pangkalahatang algorithm, tumpak nitong nase-segment ang iba't ibang uri ng selula (nukleo, sitosol, atbp.) sa iba't ibang modality ng imaging nang hindi nangangailangan ng muling pagsasanay ng modelo. Sa kakayahan nitong human-in-the-loop, maaaring pinuhin ng mga mananaliksik ang mga resulta, iakma ang modelo sa kanilang data, at gamitin ang sistema sa parehong 2D at 3D na workflow ng imaging.

Pangunahing Mga Tampok

I-download o I-access

Teknikal na Background

Inilunsad ang Cellpose sa isang mahalagang pag-aaral nina Stringer, Wang, Michaelos, at Pachitariu, na tinuruan gamit ang isang malaking at napaka-diverse na dataset na naglalaman ng higit sa 70,000 na na-segment na mga bagay. Ang pagkakaibang ito ang nagpapahintulot sa modelo na mag-generalize sa iba't ibang hugis, laki, at mga setting ng mikroskopyo, na malaki ang naitutulong upang mabawasan ang pangangailangan ng custom na pagsasanay sa karamihan ng mga kaso. Para sa 3D na data, matalino nitong muling ginagamit ang 2D na modelo sa isang "2.5D" na paraan, na iniiwasan ang pangangailangan ng ganap na 3D-annotated na training data habang nagbibigay pa rin ng volumetric na segmentation. Inilunsad ng Cellpose 2.0 ang human-in-the-loop na muling pagsasanay, na nagpapahintulot sa mga gumagamit na manwal na itama ang mga prediksyon at muling sanayin gamit ang kanilang sariling mga imahe para sa mas mahusay na performance sa partikular na mga dataset.

Pag-install at Setup

conda create -n cellpose python=3.10

# For GUI support
pip install cellpose[gui]

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

Pagsisimula

GUI Mode

1. Patakbuhin ang GUI sa pamamagitan ng: python -m cellpose
2. I-drag at i-drop ang mga file ng imahe (.tif, .png, atbp.) sa interface
3. Piliin ang uri ng modelo (hal., "cyto" para sa sitosol o "nuclei" para sa nukleo)
4. I-set ang tinatayang diameter ng selula o hayaang awtomatikong i-calibrate ng Cellpose
5. I-click upang simulan ang segmentation at tingnan ang mga resulta

Python API Mode

from cellpose import models

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

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

Pinuhin at Muling Sanayin

1. Pagkatapos makagawa ng mga mask, itama ang segmentation sa GUI sa pamamagitan ng pagsasama o pagtanggal ng mga mask nang manu-mano
2. Gamitin ang built-in na mga function sa pagsasanay upang muling sanayin gamit ang mga naitama na halimbawa
3. Mas pinahusay na performance ng modelo sa iyong partikular na dataset

Proseso ng 3D Data

1. I-load ang multi-Z TIFF o volumetric stack
2. Gamitin ang --Zstack na flag sa GUI o API upang iproseso bilang 3D
3. Opsyonal na pinuhin ang 3D flows gamit ang smoothing o espesyal na mga parameter para sa mas mahusay na segmentation

Mga Limitasyon at Mga Dapat Isaalang-alang

• Trade-off sa Pangkalahatang Modelo: Bagaman malawak ang gamit ng pangkalahatang modelo, ang mga napaka-hindi pangkaraniwang hugis ng selula o kondisyon ng imaging ay maaaring mangailangan ng muling pagsasanay.
• Pagsisikap sa Anotasyon: Ang human-in-the-loop na pagsasanay ay nangangailangan ng manwal na pagwawasto, na maaaring matrabaho para sa malalaking dataset.
• Kumplikasyon sa Pag-install: Ang pag-install ng GUI ay maaaring mangailangan ng paggamit ng command-line, conda environments, at pamamahala ng mga dependency ng Python — hindi palaging madali para sa mga hindi programmer.
• Desktop Lang: Ang Cellpose ay dinisenyo para sa desktop na paggamit; walang katutubong Android o iOS na aplikasyon.

Madalas Itanong

Pangkalahatang-ideya

Ang StarDist ay isang deep-learning na kasangkapan para sa instance segmentation sa mga microscopy na larawan. Kinakatawan nito ang bawat bagay (tulad ng mga nukleo ng selula) bilang isang star-convex na polygon sa 2D o polyhedron sa 3D, na nagpapahintulot ng tumpak na pagtuklas at paghihiwalay ng mga siksik o nag-o-overlap na mga bagay. Sa matibay nitong arkitektura, malawakang ginagamit ang StarDist para sa awtomatikong segmentation ng mga selula at nukleo sa fluorescence microscopy, histopathology, at iba pang aplikasyon ng bioimage analysis.

Pangunahing Mga Tampok

Teknikal na Background

Orihinal na ipinakilala sa isang MICCAI 2018 na papel, ang pangunahing inobasyon ng StarDist ay ang prediksyon ng radial distances sa kahabaan ng mga fixed rays na pinagsama sa object probability para sa bawat pixel, na nagpapahintulot ng tumpak na rekonstruksyon ng star-convex na mga hugis. Ang pamamaraang ito ay maaasahang naghihiwalay ng mga magkadikit na bagay na mahirap paghiwalayin gamit ang tradisyunal na pixel-based o bounding-box na mga pamamaraan.

Ang mga kamakailang pag-unlad ay pinalawak ang StarDist sa mga larawan ng histopathology, na nagpapahintulot hindi lamang sa segmentation ng nukleo kundi pati na rin sa multi-class classification ng mga natukoy na bagay. Nakamit ng pamamaraan ang nangungunang pagganap sa mga hamon tulad ng CoNIC (Colon Nuclei Identification and Counting) challenge.

I-download o I-access

Pag-install at Setup

pip install stardist

pip install stardist-napari

Pagsasagawa ng Segmentation

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

Pagsasanay at Fine-Tuning

Mga Opsyon sa Post-Processing

• Mag-apply ng non-maximum suppression (NMS) para alisin ang mga redundant na candidate shapes
• Gamitin ang StarDist OPP (Object Post-Processing) para pagsamahin ang mga mask para sa mga non-star-convex na hugis

Mga Limitasyon at Mga Dapat Isaalang-alang

• Ang star-convex na palagay ay maaaring hindi perpektong magmodelo ng mga napaka-non-convex o napaka-irregular na mga hugis
• Kompleksidad sa pag-install: ang mga custom na pag-install ay nangangailangan ng compatible na C++ compiler para sa pagbuo ng mga extension
• Ang GPU acceleration ay nakadepende sa compatible na bersyon ng TensorFlow, CUDA, at cuDNN
• May ilang ulat ng mga isyu sa pagpapatakbo ng ImageJ plugin dahil sa Java configuration

Madalas Itanong

Impormasyon ng Aplikasyon

Pangkalahatang Pagsusuri

Ang SAM (Segment Anything Model) ay isang makapangyarihang AI foundational model na nilikha ng Meta na nagpapahintulot sa interactive at awtomatikong segmentasyon ng halos anumang bagay sa mga larawan. Gamit ang mga prompt tulad ng mga punto, bounding box, o magaspang na maskara, gumagawa ang SAM ng mga segmentation mask nang hindi nangangailangan ng muling pagsasanay para sa partikular na gawain. Sa pananaliksik sa mikroskopya, naangkop ang kakayahan ng SAM para sa segmentasyon ng mga selula, pagtukoy ng mga organelle, at pagsusuri ng histopathology, na nag-aalok ng isang scalable na solusyon para sa mga mananaliksik na nangangailangan ng isang promptable, pangkalahatang gamit na kasangkapan sa segmentasyon.

Detalyadong Panimula

Orihinal na sinanay ng Meta sa mahigit 1 bilyong maskara sa loob ng 11 milyong mga larawan, idinisenyo ang SAM bilang isang promptable foundational model para sa segmentasyon na may "zero-shot" na performance sa mga bagong domain. Sa pananaliksik sa medikal na imaging, sinuri ang SAM para sa whole-slide pathology segmentation, pagtuklas ng tumor, at pagkilala ng mga cell nuclei. Gayunpaman, ang performance nito sa mga siksik na mga instance—tulad ng mga cell nuclei—ay halo-halo: kahit na may malawak na mga prompt (hal., 20 clicks o mga kahon), maaaring mahirapan ang zero-shot segmentation sa mga komplikadong mikroskopyang larawan.

Upang matugunan ang limitasyong ito, lumitaw ang mga domain-specific na adaptasyon:

• SAMCell — Fine-tuned sa malalaking microscopy dataset para sa matatag na zero-shot segmentation sa iba't ibang uri ng selula nang hindi na kailangang muling sanayin sa bawat eksperimento
• μSAM — Muling sinanay sa mahigit 17,000 manu-manong na-anotang microscopy na mga larawan upang mapabuti ang katumpakan sa maliliit na cellular na istruktura

Pangunahing Mga Tampok

I-download o I-access

Gabay ng Gumagamit

Mga Limitasyon at Mga Dapat Isaalang-alang

• Hindi consistent ang zero-shot na performance sa mga siksik o nag-o-overlap na istruktura nang walang domain tuning
• Malaki ang epekto ng disenyo at estratehiya ng prompt sa kalidad ng segmentasyon
• Lubos na inirerekomenda ang GPU; napakabagal ng CPU inference
• Nahihirapan sa napakataas na resolusyon ng whole-slide images at multi-scale na tissue structures
• Maaaring kailanganin ang kasanayan sa machine learning para sa fine-tuning o pag-aangkop ng SAM sa mikroskopya

Madalas Itanong

Pangkalahatang-ideya

Ang AxonDeepSeg ay isang AI-powered na kasangkapan para sa awtomatikong segmentation ng mga axon at myelin sa mga larawan ng mikroskopyo. Gamit ang convolutional neural networks, nagbibigay ito ng tumpak na tatlong-klaseng segmentation (axon, myelin, background) sa iba't ibang modality ng imaging kabilang ang TEM, SEM, at bright-field microscopy. Sa pamamagitan ng pag-automate ng mga morphometric na sukat tulad ng diameter ng axon, g-ratio, at kapal ng myelin, pinapadali ng AxonDeepSeg ang kwantitatibong pagsusuri sa pananaliksik sa neuroscience, na malaki ang naitutulong sa pagbawas ng oras sa manwal na anotasyon at pagpapabuti ng reproducibility.

Pangunahing Mga Tampok

Teknikal na Detalye

Binuo ng NeuroPoly Lab, ginagamit ng AxonDeepSeg ang deep learning upang maghatid ng mataas na presisyong segmentation para sa mga aplikasyon sa neuroscience. May mga pre-trained na modelo para sa iba't ibang modality ng mikroskopyo, na nagsisiguro ng versatility sa iba't ibang teknik sa imaging. Ang kasangkapan ay nakikipag-integrate sa Napari, na nagpapahintulot ng interaktibong pagwawasto ng segmentation masks, na nagpapahusay ng katumpakan sa mga mahihirap na dataset. Kinakalkula ng AxonDeepSeg ang mga pangunahing morphometric na sukatan, na sumusuporta sa high-throughput na pag-aaral ng istruktura at patolohiya ng neural tissue. Ang Python-based na framework nito ay nagpapadali ng integrasyon sa mga custom na pipeline para sa malawakang pagsusuri ng morpolohiya ng axon at myelin.

I-download o I-access

Pag-install at Setup

pip install axondeepseg napari

Mahahalagang Pagsasaalang-alang

• Maaaring bumaba ang performance sa mga bagong o hindi na-train na modality ng imaging
• Maaaring kailanganin ang manwal na pagwawasto para sa mga mahirap o komplikadong rehiyon
• Inirerekomenda ang GPU para sa mas mabilis na pagproseso ng malalaking dataset; sinusuportahan din ang pagproseso gamit ang CPU

Madalas Itanong

Pangkalahatang-ideya

Ang Ilastik ay isang makapangyarihang, AI-driven na kasangkapan para sa interaktibong image segmentation, classification, at pagsusuri ng microscopy data. Gamit ang mga teknik sa machine learning tulad ng Random Forest classifiers, pinapayagan nito ang mga mananaliksik na mag-segment ng mga pixel, mag-classify ng mga bagay, mag-track ng mga selula sa paglipas ng panahon, at magsagawa ng density counting sa parehong 2D at 3D na mga dataset. Sa intuitive nitong interface at real-time na feedback, naaabot ng Ilastik ang mga siyentipiko na walang kaalaman sa programming at malawakang ginagamit sa cell biology, neuroscience, at biomedical imaging.

Pangunahing Mga Tampok

I-download

Gabay sa Pagsisimula

Mga Limitasyon at Mga Dapat Isaalang-alang

• Ang interaktibong pag-label ay maaaring matrabaho para sa napakalalaking dataset
• Ang katumpakan ay nakasalalay sa kalidad at representatibo ng mga anotasyon ng gumagamit
• Mga pangangailangan sa memorya — ang mga napakataas na resolusyon o multi-gigabyte na dataset ay maaaring mangailangan ng malaking RAM
• Komplikadong data — maaaring hindi kasing galing ang Random Forest classifiers kumpara sa deep neural networks sa mga napaka-iba-iba o komplikadong imaging data

Madalas Itanong