Usiigaci 项目亮点解析
2025-06-06 16:24:29作者:昌雅子Ethen
项目基础介绍
Usiigaci 是一个基于机器学习的细胞追踪开源项目,由冲绳科学技术大学院大学开发。该项目旨在通过自动化手段追踪显微镜下的细胞运动和形态变化,特别适用于相位对比显微镜图像的细胞追踪。它通过结合 Mask R-CNN 神经网络进行高精度实例分割,并利用自定义的追踪模块进行细胞追踪,大大降低了人工追踪的复杂度。
项目代码目录及介绍
项目的代码目录结构清晰,主要包括以下几个部分:
DataAnalysis
:包含数据分析相关的代码和脚本。Demo
:示例代码和界面,用于展示如何使用 Usiigaci。ExampleData
:示例数据,用于演示和测试。Mask R-CNN
: Mask R-CNN 相关代码,用于细胞分割。NIS_export_organize
:组织 NIS 导出数据的脚本。Tracker
:自定义的追踪模块,用于实现细胞追踪功能。Usiigaci_trained_network
:预训练的网络模型,用于细胞分割。README.md
:项目说明文档。
项目亮点功能拆解
- 自动化细胞分割:利用 Mask R-CNN 实现高精度的细胞分割,能够处理接触紧密的细胞。
- 细胞追踪:通过自定义追踪模块和 ImageJ 等软件,实现细胞运动的追踪。
- 数据验证:提供 GUI 界面,用于手动验证追踪结果,并删除错误追踪。
- 自动化分析:通过 Jupyter Notebook 和 Python 脚本自动化处理和可视化追踪结果,计算细胞运动相关的多种参数。
项目主要技术亮点拆解
- Mask R-CNN 应用: Mask R-CNN 是一种强大的实时实例分割框架,能够精确分割相位对比显微镜图像中的细胞。
- 自定义追踪模块:基于开源库 trackpy 开发的自定义追踪模块,能够处理复杂的细胞追踪任务。
- 可视化工具:提供了丰富的细胞轨迹可视化工具,如 2D/3D 轨迹图、散点图 GIF 等。
与同类项目对比的亮点
- 易于使用:Usiigaci 提供了用户友好的 GUI 界面,降低了使用门槛。
- 开放性:项目遵循 MIT 开源协议,鼓励用户自由使用和修改。
- 社区支持:作为开源项目,Usiigaci 享受来自全球研究者的社区支持,不断优化和更新。
- 多功能性:除了基本的细胞追踪功能,还提供了丰富的数据分析工具,满足不同用户的需求。
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