جيميدنت

📅 آخر تحديث: ٢٦ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢٦ يوليو ٢٠٢٦
📷 يحتوي على 5 صور
الموسوعة الحرة
شعار GemIdent

GemIdent هو برنامج تفاعلي للتعرف على الصور ، يُحدد المناطق المهمة في الصور الفوتوغرافية. صُمم خصيصًا للصور ذات الألوان القليلة، حيث تبدو العناصر المهمة متشابهة مع اختلافات طفيفة. على سبيل المثال، تجزئة الصور الملونة لـ:

  • برتقال من شجرة
  • خلايا مصبوغة من صور مجهرية

كما تتضمن حزمة GemIdent أدوات تحليل البيانات للتحقيق في العلاقات المكانية بين الكائنات التي تم تحديدها.

تاريخ

طُوِّر برنامج GemIdent في جامعة ستانفورد على يد آدم كابلنر في الفترة من يونيو 2006 إلى يناير 2007 في مختبر الدكتور بيتر لي تحت إشراف البروفيسورة سوزان هولمز. [ 1 ] استُلهمت الفكرة من بيانات كورت وآخرون [ 2 ] الذين حللوا الخصائص المناعية للعقد اللمفاوية لدى مريضات سرطان الثدي. ولذلك، يُظهر برنامج GemIdent كفاءة عالية في تحديد الخلايا في الأنسجة المصبوغة بتقنية IHC والمصورة باستخدام المجهر الضوئي الآلي ، وذلك عندما يكون التلوين النووي الخلفي والتلوين الغشائي/السيتوبلازمي واضحين تمامًا. وفي عام 2008، جرى تعديله لدعم تقنيات التصوير متعدد الأطياف . [ 3 ]

المنهجية

يستخدم برنامج GemIdent التعلم الخاضع للإشراف لتحديد المناطق المهمة في الصور تلقائيًا. لذلك، يجب على المستخدم بذل جهد كبير أولًا لتوفير الألوان المناسبة، ثم تحديد أمثلة للأشياء أو المناطق نفسها بالإضافة إلى الصور السلبية ( إنشاء مجموعة التدريب ).

عندما ينقر المستخدم على بكسل، يتم توليد العديد من الدرجات باستخدام معلومات اللون المحيطة عبر توليد سمة درجة حلقة ماهالانوبيس (راجع ورقة JSS للاطلاع على شرح مفصل). تُستخدم هذه الدرجات بعد ذلك لبناء مصنف تعلم آلي يعتمد على الغابات العشوائية ، والذي يقوم بدوره بتصنيف البكسلات في أي صورة معينة.

بعد التصنيف، قد تظهر بعض الأخطاء. يمكن للمستخدم العودة إلى مرحلة التدريب وتحديد الأخطاء ثم إعادة التصنيف. هذه التكرارات من التدريب والتصنيف وإعادة التدريب وإعادة التصنيف (المعروفة باسم التعزيز التفاعلي ) قد تُسفر عن تجزئة عالية الدقة.

التطبيقات الحديثة

في عام 2010، قام سيتيادي وآخرون [ 4 ] بتحليل مقاطع نسيجية من العقد اللمفاوية، باحثين في الكثافة المكانية للخلايا البائية والتائية. "لا تعكس أعداد الخلايا النطاق الكامل للمعلومات المشفرة داخل الأنسجة".

شفرة المصدر

أصبح كود مصدر جافا الآن مفتوح المصدر بموجب رخصة GPL2 . [ 5 ]

أمثلة

برنامج GemIdent لتحديد أنواع البرتقال في بستان البرتقال
برنامج GemIdent لتحديد أنواع البرتقال في بستان البرتقال

الصورة الأصلية (يسارًا)، وقناع متراكب يوضح نتائج تصنيف البكسل (وسطًا)، وأخيرًا تم تحديد مركز ثقل الكائن محل الاهتمام - البرتقال (يمينًا).

برنامج GemIdent لتحديد الخلايا السرطانية في صورة مجهرية
برنامج GemIdent لتحديد الخلايا السرطانية في صورة مجهرية

الصورة المجهرية الخام لعقدة ليمفاوية مصبوغة (يسار) من دراسة كورت، [ 2 ] قناع متراكب يوضح نتائج تصنيف البكسل (وسط)، وأخيرًا تم وضع علامة على الصورة بمراكز الكائن محل الاهتمام - نوى الخلايا السرطانية (يمين).

برنامج GemIdent لتحديد الخلايا السرطانية والخلايا التائية ونوى الخلايا الخلفية في صورة مجهرية
برنامج GemIdent لتحديد الخلايا السرطانية والخلايا التائية ونوى الخلايا الخلفية في صورة مجهرية

يوضح هذا المثال قدرة GemIdent على إيجاد أنماط ظاهرية متعددة في نفس الصورة: الصورة المجهرية الخام لعقدة ليمفاوية مصبوغة (أعلى اليسار) من دراسة Kohrt، [ 2 ] قناع متراكب يوضح نتائج تصنيف البكسل (أعلى اليمين)، وأخيرًا الصورة المميزة بمراكز الكائنات محل الاهتمام - نوى الخلايا السرطانية (بالنجوم الخضراء)، والخلايا التائية (بالنجوم الصفراء)، ونوى الخلفية غير المحددة (بالنجوم السماوية).

يقوم برنامج GemIdent بتحليل النتائج باستخدام أدوات تحليل البيانات وتصورها.
يقوم برنامج GemIdent بتحليل النتائج باستخدام أدوات تحليل البيانات وتصورها.

واجهة تحليل البيانات وعرضها المرئي عبر سطر الأوامر قيد التشغيل، وهي تحلل نتائج تصنيف عقدة لمفاوية من دراسة كورت. [ 2 ] يعرض الرسم البياني توزيع المسافات من الخلايا التائية إلى الخلايا السرطانية المجاورة. الصورة الثنائية لغشاء السرطان هي نتيجة تصنيف البكسل فقط. ملف PDF المفتوح هو التقرير المُنشأ تلقائيًا للتحليل، ويتضمن عرضًا مصغرًا للعقدة اللمفاوية بأكملها، وعددًا ومعدلات خطأ من النوع الأول لجميع الأنماط الظاهرية ، بالإضافة إلى نص التحليلات التي أُجريت.

مراجع

  1. ↑ كابلنر، آدم؛ لي، بيتر ب.؛ هولمز، سوزان (2007). "نظام تفاعلي لتقسيم الصور الإحصائية وتصويرها". المؤتمر الدولي لتصوير المعلومات الطبية - التصوير الطبي الحيوي (MediVis 2007) . الصفحات 81-86 . doi : 10.1109/MEDIVIS.2007.5 . ISBN  978-0-7695-2904-2. S2CID 16260264 . 
  2. 1 2 3 4 كورت، هولبروك إي؛ نافيد نوري؛ كينت ناولز؛ دينيس جونسون؛ سوزان هولمز؛ بيتر بي لي (سبتمبر 2005). "نمط الخلايا المناعية في العقد اللمفاوية الإبطية يتنبأ بالبقاء على قيد الحياة دون الإصابة بالمرض في سرطان الثدي" . مجلة PLOS Medicine . 2 (9) e284. doi : 10.1371/journal.pmed.0020284 . ISSN 1549-1676 . PMC 1198041. PMID 16124834 .   
  3. ↑ هولمز، سوزان؛ آدم كابلنر؛ بيتر ب. لي (15 يناير 2009). "نظام تفاعلي لتجزئة الصور الإحصائية باستخدام جافا: GemIdent" . مجلة البرمجيات الإحصائية . 30 (10): 1-20 . doi : 10.18637/jss.v030.i10 . ISSN 1548-7660 . PMC 3100170. PMID 21614138 .   
  4. ↑ سيتيادي، فرانشيسكا؛ نيلسون سي. راي؛ هولبروك إي. كورت؛ آدم كابيلنر؛ فاليريا كاركامو-كافازوس؛ إيدينا ب. ليفيك؛ سينا ​​ياديغارينيا؛ كريس إم. فان دير لوس؛ إريك جيه. شوارتز؛ سوزان هولمز؛ بيتر بي. لي (25 أغسطس 2010). "تحليل كمي وبنيوي لمجموعات فرعية من الخلايا المناعية في العقد اللمفاوية المصرفة للأورام لدى مرضى سرطان الثدي والعقد اللمفاوية السليمة" . PLOS ONE . 5 (8) e12420. Bibcode : 2010PLoSO...512420S . doi : 10.1371/journal.pone.0012420 . PMC 2928294. PMID 20811638 .  
  5. ^ “كابلنر/جيميدينت” . جيثب . أبريل 2019.