1
00:00:01,480 --> 00:00:05,840
В данной серии видео из 2-х частей мы покажем,
как использовать технологию глубокого обучения ПО cellSens

2
00:00:05,840 --> 00:00:10,000
для безмаркерного обнаружения ядер.

3
00:00:10,000 --> 00:00:13,840
Вместо использования флуоресцентных изображений
для обнаружения и подсчета ядер,

4
00:00:13,840 --> 00:00:18,200
технология глубокого обучения выполняет подсчет ядер,
используя изображения в проходящем свете

5
00:00:18,200 --> 00:00:23,920
без окрашивания, устраняя фототоксичность,
вызванную возбуждением флуоресценции.

6
00:00:23,920 --> 00:00:27,360
Глубокое обучение использует нейронную сеть,
обученную путем ввода оператором изображений

7
00:00:27,360 --> 00:00:30,880
с уже идентифицированными ядрами.

8
00:00:30,880 --> 00:00:36,400
После завершения этапа обучения,
система может распознавать ядра самостоятельно.

9
00:00:36,400 --> 00:00:40,400
В данном видео мы покажем вам,
как подготовить данные для обучения.

10
00:00:40,400 --> 00:00:43,520
Остальные этапы безмаркерного обнаружения ядер

11
00:00:43,520 --> 00:00:46,000
рассматриваются во второй части видео.

12
00:00:46,000 --> 00:00:50,360
Перейдите во вкладку «Count and Measure» ПО cellSens.

13
00:00:50,360 --> 00:00:54,280
Откройте обучающий образ в установщике cellSens.

14
00:00:54,280 --> 00:00:59,560
Для этого, нажмите cellSens > example images >

15
00:00:59,560 --> 00:01:05,960
deep learning > training images. Откройте первое изображение.

16
00:01:05,960 --> 00:01:10,400
Ядра флуоресцентных обучающих изображений
окрашены DAPI.

17
00:01:10,400 --> 00:01:14,320
Показаны каналы в светлом поле и фазовом контрасте.

18
00:01:14,320 --> 00:01:17,400
Используйте канал DAPI для создания двоичных данных

19
00:01:17,400 --> 00:01:20,440
в модуле ПО «Count and Measure».

20
00:01:20,440 --> 00:01:25,120
Поскольку это нужно выполнить для нескольких изображений,
запишите это как макрос.

21
00:01:25,120 --> 00:01:33,720
Для этого, откройте окно инструментов
Macro Manager в строке меню.

22
00:01:33,720 --> 00:01:47,040
Щелкните «Create Macro» и введите имя макроса.

23
00:01:47,040 --> 00:01:51,480
Затем выберите канал DAPI в «Dimension Selector».

24
00:01:51,480 --> 00:01:55,720
Выберите «Automatic Threshold» для автоматического
применения порога интенсивности

25
00:01:55,720 --> 00:02:01,400
к каналу DAPI для обнаружения ядер.

26
00:02:01,400 --> 00:02:06,000
Затем щелкните на канал DAPI.

27
00:02:06,000 --> 00:02:09,200
Дважды щелкните «Phase name» для редактирования.

28
00:02:09,200 --> 00:02:14,200
Позже, мы будем использовать его как ярлык.

29
00:02:14,200 --> 00:02:17,200
В выпадающем списке выберите цвет.

30
00:02:17,200 --> 00:02:21,160
Используйте цвет, отличный от канала DAPI и других фаз.

31
00:02:21,160 --> 00:02:23,240
Мы выбрали красный.

32
00:02:23,240 --> 00:02:26,360
Щелкните Count and Measure.

33
00:02:26,360 --> 00:02:29,200
Обнаруженные ядра выделены красным цветом.

34
00:02:29,200 --> 00:02:31,800
Два ядра, расположенные близко друг к другу,

35
00:02:31,800 --> 00:02:35,600
иногда определяются как одно ядро.

36
00:02:35,600 --> 00:02:40,920
В этом случае, вы можете указать системе
автоматически разбивать их на два объекта.

37
00:02:40,920 --> 00:02:43,200
Щелкните «Select all detected objects»,

38
00:02:43,200 --> 00:02:47,640
а затем «Auto split selected objects».

39
00:03:02,600 --> 00:03:05,320
Убедитесь, что объекты разделены правильно,

40
00:03:05,320 --> 00:03:08,440
и остановите запись макроса.

41
00:03:19,720 --> 00:03:24,440
Теперь, применим записанный нами макрос
к нескольким изображениям.

42
00:03:24,440 --> 00:03:28,240
Закройте открытое изображение.

43
00:03:28,240 --> 00:03:36,520
Активируйте «Toggle batch mode» и щелкните «Run macro».

44
00:03:36,520 --> 00:03:41,280
Мы будем использовать образы
из руководства по установке.

45
00:03:41,280 --> 00:03:45,360
Для определения образов, щелкните «Documents in file system»,

46
00:03:45,360 --> 00:03:56,240
затем выберите 10 изображений

47
00:03:56,240 --> 00:03:58,560
и нажмите «Next».

48
00:03:58,560 --> 00:04:02,400
Выберите место, в которое вы хотите сохранить файлы.

49
00:04:12,320 --> 00:04:16,560
Здесь мы можем переименовать ярлык пакета.

50
00:04:31,720 --> 00:04:37,400
Обучающие данные должны быть в формате .vsi.

51
00:04:37,400 --> 00:04:40,760
Обычно мы рекомендуем использовать «Сlose documents»,

52
00:04:40,760 --> 00:04:44,880
на случай применения макроса пакета
к большому кол-ву изображений.

53
00:04:44,880 --> 00:04:50,520
В нашем примере мы используем всего 10 изображений,
поэтому данная опция нам не требуется.

54
00:04:50,520 --> 00:04:58,520
Запустите пакетный макрос, чтобы создать
ярлыки для 10 изображений.

55
00:04:58,520 --> 00:05:02,360
Убедитесь, что процесс выполнен успешно
для всех 10 изображений,

56
00:05:02,360 --> 00:05:09,480
и что данные сохранены в формате .vsi.

57
00:05:09,480 --> 00:05:15,040
Мы рекомендуем быстро проверить
результаты идентификации и разделения ядер.

58
00:05:15,040 --> 00:05:21,640
Если объект не разделен, сделайте это вручную.

59
00:05:29,120 --> 00:05:33,160
Не забудьте сохранить изображение.

60
00:05:33,160 --> 00:05:35,960
Теперь набор данных для обучения готов.

61
00:05:35,960 --> 00:05:41,720
Во второй части видео мы покажем
как использовать этот набор данных.

62
00:05:41,720 --> 00:05:45,600
Подробнее о технологии
глубокого обучения Olympus

63
00:05:45,600 --> 00:05:49,880
см. на сайте
olympus-lifescience.com.