Как можно осуществить автоматизацию измерения длины и ширины спикул губок?

Question

Элеонора

автоматизация

Как можно осуществить автоматизацию измерения длины и ширины спикул губок?

Как я могу начать автоматизировать измерение длины и ширины спикул губок на изображениях для своей магистерской диссертации, возможно, с использованием машинного обучения? Я обычно делаю измерения в Fiji, но процесс очень трудоемкий и занимает много времени. Я хочу создать алгоритм, который будет автоматически находить спикулы на фотографиях, определять их тип, измерять их длину и ширину, и затем регистрировать результаты в таблице. Каким образом я могу начать этот процесс с использованием CellProfiler или других инструментов машинного обучения?

11 февраля 2024 г. 3:08

Ответы на вопрос 1

Похожие вопросы

Answer 1

Автоматизация измерения длины и ширины спикул губок может быть осуществлена с использованием компьютерного зрения и машинного обучения. Пошаговое руководство для начала работы может выглядеть следующим образом:

### Шаг 1: Сбор и подготовка данных
- **Сбор изображений**: Сначала вам нужно собрать достаточное количество изображений спикул для тренировки и тестирования алгоритма. Изображения следует сделать в одинаковом свете и масштабе для улучшения консистентности и точности.
- **Разметка данных**: Следующим шагом будет разметка изображений. Используя инструменты аннотации, такие как LabelImg или VIA (VGG Image Annotator), вы можете руководствоваться точками на изображениях, определяющими длину и ширину каждого из спикул.

### Шаг 2: Выбор инструмента для анализа
- **CellProfiler**: Это платформа для анализа изображений, которая может быть использована для автоматического измерения особенностей клеток на изображениях. Ее можно было бы использовать для измерения длины и ширины спикул, если вы создадите подходящую конвейерную обработку, которая включает в себя сегментацию, измерение и экспорт результатов.
- **Инструменты машинного обучения**: Для более сложных задач распознавания форм и классификации используются инструменты машинного обучения, такие как TensorFlow, PyTorch, Keras, и т.д. Они позволяют создавать пользовательские модели глубокого обучения, которые могут классифицировать и измерять спикулы на изображениях.

### Шаг 3: Предварительная обработка изображений
Перед тем как приступить к анализу изображений, необходимо применить предварительную обработку, которая может включать:
- Удаление шума
- Повышение контраста
- Шкалирование изображений
- Преобразование изображений в чёрно-белый формат (если необходимо)

### Шаг 4: Разработка алгоритмов сегментации
- **Сегментация**: Используя техники сегментации, такие как пороговое значение, водораздел, SVM (Support Vector Machines) или нейронные сети (подходы глубокого обучения, такие как U-Net), вы можете идентифицировать и изолировать спикулы на изображениях.

### Шаг 5: Измерение и классификация
- Примените алгоритмы компьютерного зрения для измерения длины и ширины выделенных спикул.
- Можно использовать методы машинного обучения для классификации типов спикул, если это требуется, обучив модель на размеченной выборке.

### Шаг 6: Постобработка и экспорт результатов
- Обработайте полученные данные, проверьте их на точность.
- Экспортируйте результаты в таблицу или базу данных для дальнейшего анализа.

### Инструменты и библиотеки для рассмотрения:
- OpenCV: библи