Im zweiten Video unserer zweiteiligen Videoreihe zur Deep Learning Technologie
wird die Verwendung von Trainingsdaten aus dem ersten Video
zur Softwarekonfiguration für eine Erkennung von Zellkernen ohne Anfärbung gezeigt.
Wählen Sie zuerst die Registerkarte „Deep Learning“
und dann die Schaltfläche „New Training“ im Fenster „Deep Learning“.
Ändern Sie den Namen des neuen Trainings und wählen Sie den Datensatz aus,
den Sie beim Anschauen des ersten Videos erstellt haben.
Wählen Sie im Dialogfeld „OK“ und warten Sie ein paar Sekunden.
Wählen Sie dann den Eingangskanal aus.
Für eine Zellkernerkennung ohne Färbung wählen Sie den Durchlichtkanal.
Da wir jedoch die Trainingsdaten zur Erkennung
von Zellkernen aus Phasenkontrastbildern verwenden,
wählen Sie PH anstelle von Durchlicht.
Unter „Training label classes“ wird nur „Nuclei“ gewählt. Diese wurde bereits im vorherigen Video festgelegt.
Nun kann die Trainingskonfiguration gewählt werden.
In vielen Fällen ist „Standard Network“ ausreichend.
Wir können auch die Trainingsdauer wählen.
Wenn wir „Iteration limit“ wählen,
stoppt der Trainingsprozess automatisch, wenn die erforderliche Anzahl von Iterationen erreicht ist.
Falls notwendig, kann sie später erhöht werden.
In der Regel erfordert die Deep Learning Trainingsphase einen leistungsfähigen Computerprozessor.
Für dieses Demo wurde ein NVIDIA Quadro P2200 verwendet, und der Prozess dauerte ungefähr 50 Minuten.
Es gibt mehrere Möglichkeiten, die Genauigkeit zu überprüfen.
Standardmäßig wird die Ähnlichkeit zwischen der Trainingsebene und
den Ebenen, auf denen das neuronale Netz die Zellkerne identifiziert, d. h. den abgeleiteten Ebenen, angezeigt.
Der Mindestwert ist 0 und der max. Wert ist 1.
Wie Sie sehen können, nimmt die Ähnlichkeit während des Trainingsprozesses zu.
Nach Abschluss jeder Iteration wird ein Prüfpunkt erstellt.
Sie können die Qualität des neuronalen Netzes überprüfen, indem Sie die Daten an jedem Prüfpunkt validieren.
Validierungsdaten werden aus dem Trainingsdatensatz ausgewählt.
Die roten Bereiche sind die abgeleiteten Zellkerne des Phasenkontrastkanals der Validierungsdaten.
Der rote Kreis ist die Trainingsmarkierung, die den korrekten Zellkernbereich anzeigt.
Sie können das neuronale Netz an einem Prüfpunkt speichern und das Training beenden.
In diesem Beispiel wird der Trainingsprozess beendet, nachdem 5 Prüfpunkte erstellt wurden.
Nach Beendigung des Trainings können wir sehen, dass die Erkennung genau ist.
Speichern Sie das neuronale Netz unter Prüfpunkt 5, sodass es für andere Bilder verwendet werden kann.
Das Training eines neuronalen Netzes ist abgeschlossen.
Wählen Sie jetzt die Registerkarte „Count and Measure“, um das neuronale Netz auf andere Bilder anzuwenden.
Wir verwenden in diesem Beispiel die Bilder aus dem Installer Guide.
Öffnen Sie eines der Bilder.
Wenden Sie das neuronale Netz auf den Phasenkontrastkanal an, um Zellkerne abzuleiten und sie zu zählen.
Im Menü „Automatic Threshold“ wählen Sie „Neural Network Segmentation“.
Wählen Sie den PH-Kanal, da das neuronale Netz mit dem Phasenkontrastkanal trainiert wurde.
Eine Erkennungsschwelle wird an die Zellkerne angelegt.
Wählen Sie den Schwellenwert so, dass zwei nahe beieinander liegende Kerne richtig getrennt werden
und alle Zellkerne korrekt erkannt werden.
Klicken Sie dann auf die Schaltfläche „Count and Measure“.
Im PH-Bild kann die Anzahl der Zellkerne gezählt werden.
Zusätzlich zur Zellkernerkennung ohne Färbung
hinterlässt die Deep Learning Technologie weniger beschädigte Zellen,
da es keine durch Fluoreszenzanregung verursachte Fototoxizität gibt.
Vielen Dank fürs Anschauen.
Wenn Sie an weiteren Informationen zur Deep Learning-Technologie der cellSens-Software interessiert sind,
besuchen Sie olympus-lifescience.com.