Usiigaci 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

Usiigaci 是一个开源项目，旨在通过机器学习技术实现无标记细胞跟踪。该项目由 Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University 开发，利用著名的 Mask R-CNN 算法对相位对比显微镜下的细胞图像进行精确分割、跟踪和可视化，从而帮助科研人员分析细胞在微环境中的动态变化。

项目的核心功能

Usiigaci 的核心功能包括：

• 利用 Mask R-CNN 实现高精度实例感知分割，自动识别并跟踪细胞。
• 跟踪和验证数据，可以通过 ImageJ 或基于开源 trackpy 库的 Usiigaci 跟踪模块进行。
• 提供图形用户界面，用于手动数据验证和删除错误结果。
• 自动处理和可视化跟踪结果，包括细胞轨迹图、箱线图、玫瑰图等统计图表。
• 计算并保存细胞运动相关的多种参数，便于后续的数据分析和统计。

项目使用了哪些框架或库？

Usiigaci 项目使用了以下框架或库：

• TensorFlow：用于实现深度学习模型。
• Keras：用于构建和训练神经网络。
• PyQt：用于开发图形用户界面。
• Pandas：用于数据处理和分析。
• Trackpy：用于细胞跟踪。
• NumPy、SciPy、scikit-image：用于科学计算和图像处理。
• Matplotlib、Seaborn：用于数据可视化。

项目的代码目录及介绍

Usiigaci 的代码目录如下：

• DataAnalysis：数据分析和处理脚本。
• Demo：演示数据和示例代码。
• ExampleData：示例数据集。
• Mask R-CNN：Mask R-CNN 算法的实现。
• NIS_export_organize：用于组织 NIS 导出数据的脚本。
• Tracker：跟踪模块。
• Usiigaci_trained_network：训练好的 Usiigaci 神经网络。
• .gitattributes、.gitignore：Git 仓库配置文件。
• LICENSE、LICENSE_PANDAS：项目许可证文件。
• README.md：项目说明文件。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

1. 算法优化：可以尝试对 Mask R-CNN 进行改进，提高分割和跟踪的精度和效率。
2. 多模态数据支持：扩展项目以支持其他类型的显微镜图像，如荧光显微镜图像。
3. 交互式用户界面：增强图形用户界面的交互性，提供更直观的数据查看和编辑功能。
4. 数据集成：集成其他细胞分析工具，实现数据的一站式处理。
5. 云服务支持：将 Usiigaci 改造成云服务，提供在线细胞跟踪和分析功能。
6. 插件系统开发：开发插件系统，允许用户自定义和扩展项目的功能。