In questo secondo video della nostra serie di due videodedicato alla tecnologia Deep learning,
mostreremo come usare i training data che abbiamo creato nella 1° parte
per configurare il vostro software per il rilevamento di nuclei label-free.
Per iniziare, si passa alla scheda Deep Learning
e si clicca su New training (Nuovo training) nella schermata degli strumenti di deep learning.
Modificare il nome del nuovo training
e selezionare la serie di dati creati guardando il primo video.
Cliccare su Ok nella finestra di dialogo e aspettare alcuni secondi.
In seguito scegliere il canale di ingresso.
Per il rilevamento di nuclei label-free, si deve selezionare il canale a luce trasmessa.
Tuttavia, visto che useremo i training data per rilevare i nuclei
dalle immagini a contrasto di fase selezionare PH invece di luce trasmessa.
La Training label class (Classe dell'etichetta del training) è riferibile solamente ai nuclei ed è stata definita nel precedente video.
Adesso possiamo selezionare la configurazione del training (Training Configuration).
In molti casi l'opzione Standard Network (Rete standard) è l'opzione corretta.
L'opzione Large Network (Rete ampia) è ottimale per strutture più complicate,
tuttavia richiede un maggior tempo di esecuzione.
Manteniamo il numero di iterazioni predefinito. Se necessario, possiamo aumentarlo successivamente.
Abbiamo impiegato una NVIDIA Quadro P2000 e il processo ha richiesto circa 50 minuti.
Esistono diversi modi per verificare la precisione.
La similarità tra il layer del training
e i layer dove la rete neurale identifica i nuclei,
denominati layer estrapolati, viene mostrata per impostazione predefinita.
Il valore minimo è 0 mentre il valore massimo è 1.
Notare che la similarità aumenta durante il processo del training.
Quando termina ogni iterazione, viene creato un punto di controllo.
È possibile verificare la qualità della rete neurale
convalidando i dati a ogni punto di controllo.
I dati di convalida sono selezionati dalla serie di training data.
Le aree rosse sono i nuclei estrapolati attraverso il canale di contrasto di fase dei dati di convalida.
Il cerchio rosso è l'etichetta del training il quale mostra la corretta area dei nuclei.
In questo esempio, i dati sembrano corretti,
tuttavia esistono alcuni rilevamenti erronei.
È possibile salvare la rete neurale per un punto di controllo e terminare il training.
Continuiamo.
In questo esempio, il processo del training è terminato
dopo che sono stati creati cinque punti di controllo.
Adesso che il training è completo,
possiamo vedere che il rilevamento è molto preciso
e gli errori che abbiamo visto per il primo punto di controllo non sono più presenti.
Salvare la rete neurale per cinque punti di controllo
in modo che possiamo usarla per altre immagini.
Il training della rete neurale è completa.
Passare nella scheda Count and Measure (Conta e misura)
per applicare la rete neurale a altre immagini.
Le immagini che useremo in questo esempio sono disponibili nella guida dell'installer.
Aprire due immagini.
Applicare la rete neurale al canale del contrasto di fase per i nuclei estrapolati.
In seguito applicare la funzione Count and Measure per i nuclei estrapolati in modo da poterli contare.
Registrare questo processo come macro attivabile con un clic.
Disattivare Toggle batch macro (Attivare/Disattivare batch della macro) se necessario e cliccare su Create macro (Creare macro).
Definire il nome della macro e iniziare la registrazione.
Dalla barra di menu, selezionare Neural network processing (Elaborazione rete neurale)
e in seguito selezionare la rete neurale.
Il canale d'ingresso deve essere PH
visto che la rete neurale è stata preparata mediante il canale del contrasto di fase.
Si consiglia di deselezionare la casella Create new document as output (Creare nuovo documento comeoutput)
per la registrazione della macro.
Il risultante layer di estrapolazione con l'identificazione dei nuclei
viene mostrata in qualità di layer di probabilità.
L'area rossa mostra i nuclei estrapolati dal canale PH.
Il valore grigio non rappresenta l'intensità della fluorescenza DAPI,
ma rappresenta la probabilità di un oggetto di essere un nucleo.
Sebbene questa immagine include il canale DAPI,
serve solamente per verificare i dati.
Non viene usato per il processo di estrapolazione.
È possibile effettuare delle analisi supplementari mediante il modulo Count and Measure.
Cliccare per attivare il layer di probabilità.
Una soglia di probabilità sarà applicata ai nuclei.
Definire la soglia in modo che due nuclei vicini siano correttamente differenziati
e in modo che tutti i nuclei siano correttamente rilevati.
I risultati di misura per ogni oggetto sono riportati nel diagramma.
A questo punto è possibile arrestare la registrazione della macro.
Confermare che sia stato creato il layer dell'oggetto rilevato.
Questo processo di analisi può essere applicato alle altre immagini cliccando su Run macro (Esegui macro).
È inoltre possibile ritornare indietro e applicare una soglia al canale DAPI
per confrontarlo con il canale della probabilità.
Selezionare il canale DAPI e modificare il colore per un controllo semplificato.
Come è possibile vedere, è impossibile differenziare due nuclei vicini
indipendentemente dall'aggiustamento della soglia.
Se differenziamo i due oggetti in alto,
numerosi altri nuclei non saranno rilevati correttamente.
Questo dimostra che il rilevamento dei nuclei label-free della rete neurale
attraverso l'immagine a contrasto di fase funziona meglio della tradizionale colorazione DAPI.
Inoltre per essere in grado di identificare i nuclei senza colorazione
la tecnologia deep learning aiuta a mantenere più integre le cellule
eliminando la fototossicità causata dall'eccitazione della fluorescenza.
Se si desiderano maggior informazioni sulla tecnologia deep learning del software cellSens
visitare il sito olympus-lifescience.com.
Grazie per l'attenzione.