ilastik: biyomajör analizi için etkileşimli makine öğrenimi araçları
Pixel sınıflandırması, nesne sınıflandırması, izleme ve 3D oymacılık, yalnızca gördüğünüz bölgeyi işleyerek seyrek fırça darbesi anotasyonlarından eğitim alan etkileşimli modüller olarak çalışır. ilastik, yaşam bilimcileri ve mikroskopistler için biyogörüntü analizi için etkileşimli makine öğrenimi olan ilastik tarafından geliştirilmiştir ve segmentasyon, sayım ve zaman aralıklı izleme için kodsuz iş akışlarını açığa çıkarır. Uygulama TIFF, PNG, JPEG ve HDF5'i destekler, 64-bit Windows'ta çalışır ve kod yazmadan makine öğrenimi sonuçlarına ihtiyaç duyan araştırmacılara yöneliktir.
ilastik ne yapar ve iş akışı nasıl görünür?
Uygulama örnek anotasyonlardan sınıflandırıcılar oluşturur: pikselleri veya nesneleri bir fırça ile işaretlersiniz, rastgele orman modeli bu etiketleri genelleştirir ve sonuçları etkileşimli olarak iyileştirirsiniz. Temel modüller arasında Piksel Sınıflandırması, Nesne Sınıflandırması, Yoğunluk Sayımı, Autocontext kaskadları ve yarı otomatik 3D segmentasyon için bir Kesme aracı bulunmaktadır. GUI'de eğitilen modeller, birçok dosya üzerinde aynı işlemi gerçekleştirmek için toplu veya başsız modda uygulanabilir.
ilastik büyük veri setlerini bellek tüketmeden yönetir mi?
Tembel yürütme, bellek kullanımını görünür bölge ile sınırlı tutar, bu nedenle program yalnızca incelediğiniz karoları işler, bu da sistem RAM'inden daha büyük veri setleri ile çalışmasına olanak tanır. Minimum gereksinim, 8 GB RAM'e sahip 64-bit bir sistemdir ve belgeler büyük 3D projeler veya Autocontext iş akışları için daha fazla bellek önerir. Toplu işleme ve başsız çalışma, etkileşimli görünümleri yeniden yüklemeden eğitilmiş modelleri klasörler arasında taşımanıza olanak tanır.
ilastik güvenli mi ve programcı olmayanlar için uygun mu?
Arayüz kodsuzdur ve görsel geri bildirimle yönlendirilir, bu nedenle programlama uzmanlığı olmayan kullanıcılar basit anotasyonlar kullanarak sınıflandırıcıları eğitebilir. Proje GPL altında açık kaynaklıdır, bu da kod tabanının ve iş akışlarının incelenebilir ve Fiji ve CellProfiler gibi araçlarla entegre edilebilir olduğu anlamına gelir. Kaskadlı Autocontext ve tohumlu su havuzu kesimi gibi gelişmiş iş akışları, yanlış segmentasyondan kaçınmak için alan bilgisi gerektiren parametreleri açığa çıkarır.
Kimler ilastik kullanmalı ve ondan ne beklemeli
ilastik, kodlama olmadan etkileşimli makine öğrenimi segmentasyonu ve takibi gereken biyologlar ve mikroskopçular için uygundur ve 2D, 3D veya zaman serisi görüntüleri üzerinde çalışmaktadır. Yeniden kullanılabilir modeller üreten görsel bir eğitim döngüsü ve büyük dosyalar için bellek dostu tembel bir yürütücü bekleyin; karmaşık Autocontext veya büyük 3D hacimler için ekstra RAM ayırmayı planlayın. Tavsiye edilir.
