En este tercer video de la serie sobre la función de aprendizaje profundo del software cellSens,
se explicará como marcar imágenes de forma manual para preparar los datos de formación del aprendizaje profundo.
Después de ser formada, la tecnología de aprendizaje profundo TruAI puede
analizar y detectar de forma automática objetos en imágenes de tejidos.
Esta es una imagen mosaico de un riñón de ratón. Presenta canales verdes y rojos.
Tal como puede verse, hay numerosos glomérulos en el riñón.
Los glomérulos presentan formas complejas que los hacen imposibles de detectar
con una detección de objetos convencional basada en umbrales que se vale de la intensidad de fluorescencia.
Para usar la detección por aprendizaje profundo TruAI, primero se deben preparar los datos de formación.
En la pestaña de la pantalla Count and Measure, diríjase a la ventana de herramientas de marcado de formación (Training Labels).
Haga clic en el botón New training label class y cambie el nombre a Glomérulos (Glomeruli).
Repita este paso para crear otro marcado de nombre BG, destinado al área de fondo.
Debido a que esta imagen presenta canales verdes y rojos,
es necesario cambiar los colores del marcado para mejorar la visibilidad.
En esta ocasión, se usará el azul y el magenta.
Ahora, se elige la casilla de selección de área de fondo para la etiqueta BG.
Con el marcado BG seleccionado, haga clic en el botón Create training labels - Fill.
Ahora, es necesario determinar el área de fondo.
Es posible determinarla de forma manual con la herramienta de Dibujo en la imagen.
Si desea seleccionar diferentes patrones distintos al determinar el área de fondo,
las áreas anotadas deben comprender el centro y los bordes del riñón,
como también la corteza renal y así sucesivamente.
Esto se debe a que se intenta identificar los glomérulos dentro del tejido;
por ende, el patrón del tejido es el área de fondo en lugar de que sea el fondo negro de la imagen.
A continuación, seleccione el marcado Glomérulos y pinte los glomérulos
en cada área de fondo con la herramienta de Brocha.
Aumentar el tamaño de la brocha puede facilitar el marcado de los glomérulos.
El uso de un lapicero óptico en lugar del ratón puede mejorar la eficiencia en este paso.
Todos los glomérulos en el área de fondo deben estar marcados
para generar datos de formación fiables destinados a la detección por aprendizaje profundo.
Haga clic en el ícono de Ojo de la columna visible para visualizar u ocultar el marcado del área de fondo
con la intención de asegurar que ningún glomérulo se pierda.
La imagen fuera de estas áreas marcadas no es usada en la fase de formación por aprendizaje profundo.
Por lo tanto, solo los glomérulos que se encuentran dentro del área de fondo serán anotados.
Desplácese a la siguiente área de fondo.
En ella no se perciben glomérulos por lo que se deja tal como está.
Verifique la siguiente área y nuevamente marque cualquier glomérulo.
Hay un glomérulo que se encuentra en el borde del área de fondo.
Por consiguiente, se requiere modificar el borde con la herramienta de Borrador.
Repita este procedimiento para todas las áreas de fondo marcadas.
Tal como se aprecia, un total de 45 glomérulos han sido marcados en las siete áreas de fondo determinadas.
Ahora, se necesitan guardar los datos.
Haga clic en la opción New training para comenzar con la fase de formación por aprendizaje profundo.
Defina un nombre para esta nueva formación.
La imagen usada para la nueva fase de formación ya está seleccionada.
Como la imagen de formación cuenta con dos canales,
deberá hacer clic en el ícono de Más para seleccionar dos canales de entrada.
Esta información adicional ayudará a mejorar la fiabilidad de la red neuronal formada.
Los marcados de formación que se han creado ya se encuentran seleccionados.
Asegúrese de que la casilla de selección del área de fondo esté seleccionada para el marcado BG.
Haga clic en el botón Next y, después, en Start.
La formación de la red neuronal ha iniciado.
Consulte la segunda parte de este video para obtener más detalles sobre la fase de formación.
La formación ha sido completada.
Verifique las imágenes de validación del punto de referencia que presenta el mayor valor de similitud
con el fin de asegurarse de que el glomérulo sea detectado adecuadamente en el color azul.
Si los glomérulos no son detectados adecuadamente,
verifique en ese momento otro punto de referencia para hallar el que cuenta con las mejores imágenes de validación.
En este caso, las imágenes de validación del quinto (5) punto de referencia son correctas.
Guarde este punto de control para el siguiente paso.
Diríjase a la pestaña de la pantalla Count and Measure y aplique la red neuronal formada.
Pueden transcurrir unos minutos de procesamiento debido a la dimensión de la imagen.
Los resultados de interferencia se muestran en una capa de mapeo de probabilidad (Probability map).
Haga zoom en la imagen para verificar la fiabilidad.
Aquí, se aprecia la identificación correcta de los glomérulos fuera del área del marcado
y que ahora están marcados de color azul.
Es necesario verificar que los glomérulos, cuyo marcado se efectuó manualmente,
sean detectados apropiadamente para validar la fiabilidad de los resultados de interferencia.
Si los resultados de interferencia no son lo suficientemente fiables,
intente incrementado la cantidad de áreas de fondo y los glomérulos de marcado manual
al preparar los datos para la fase de formación.
Al completar la formación adecuadamente, la tecnología de aprendizaje profundo del software cellSens
puede mejorar la eficiencia de sus análisis de imágenes al mismo tiempo que reduce su carga de trabajo.
Si desea obtener más información sobre el software cellSens™
y la tecnología de aprendizaje profundo TruAI de Olympus,
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