ilastik: alat pembelajaran mesin interaktif untuk analisis bioimage
Klasifikasi piksel, klasifikasi objek, pelacakan, dan ukiran 3D beroperasi sebagai modul interaktif yang dilatih dari anotasi goresan kuas yang jarang, memproses hanya wilayah yang Anda lihat. ilastik dikembangkan oleh ilastik: pembelajaran mesin interaktif untuk analisis bioimage untuk ilmuwan kehidupan dan ahli mikroskop, dan ini mengekspos alur kerja tanpa kode untuk segmentasi, penghitungan, dan pelacakan waktu-lapse. Aplikasi ini mendukung TIFF, PNG, JPEG, dan HDF5, berjalan di Windows 64-bit, dan menargetkan peneliti yang membutuhkan hasil pembelajaran mesin tanpa menulis kode.
Apa yang dilakukan ilastik dan bagaimana alur kerjanya?
Aplikasi ini membangun pengklasifikasi dari anotasi contoh: Anda menandai piksel atau objek dengan kuas, model hutan acak menggeneralisasi label tersebut, dan Anda memperbaiki hasilnya secara interaktif. Modul inti termasuk Klasifikasi Piksel, Klasifikasi Objek, Penghitungan Kepadatan, cascades Autocontext, dan alat Carving untuk segmentasi 3D semi-otomatis. Model yang dilatih di GUI dapat diterapkan dalam mode batch atau headless untuk menjalankan pemrosesan yang sama di banyak file.
Apakah ilastik menangani dataset besar tanpa menghabiskan memori?
Eksekusi malas menjaga penggunaan memori lokal ke wilayah yang terlihat, sehingga program hanya memproses ubin yang Anda periksa, yang memungkinkan bekerja dengan dataset yang lebih besar dari RAM sistem. Persyaratan minimum adalah sistem 64-bit dengan 8 GB RAM, dan dokumentasi merekomendasikan lebih banyak memori untuk proyek 3D besar atau alur kerja Autocontext. Pemrosesan batch dan operasi headless memungkinkan Anda mendorong model yang dilatih ke folder tanpa memuat ulang tampilan interaktif.
Apakah ilastik aman dan sesuai untuk non-programmer?
Antarmuka ini tanpa kode dan didorong oleh umpan balik visual, sehingga pengguna tanpa keahlian pemrograman dapat melatih pengklasifikasi menggunakan anotasi sederhana. Proyek ini bersifat open-source di bawah GPL, yang berarti basis kode dan alur kerja dapat diperiksa dan diintegrasikan dengan alat seperti Fiji dan CellProfiler. Alur kerja lanjutan seperti Autocontext bertingkat dan carving watershed yang disemai mengekspos parameter yang memerlukan pengetahuan domain untuk menghindari mis-segmentation.
Siapa yang harus menggunakan ilastik dan apa yang diharapkan darinya
ilastik cocok untuk ahli biologi dan ahli mikroskop yang memerlukan segmentasi dan pelacakan pembelajaran mesin interaktif tanpa pengkodean, dan yang bekerja pada gambar 2D, 3D, atau deret waktu. Harapkan loop pelatihan visual yang menghasilkan model yang dapat digunakan kembali dan eksekutor malas yang ramah memori untuk file besar; rencanakan untuk mengalokasikan RAM tambahan untuk Autocontext yang kompleks atau volume 3D besar. Direkomendasikan.
