CelloType: ИИ-рамка для многозадачной сегментации и классификации клеток в пространственной омии

Сегментация и классификация клеток в пространственной омиике

Сегментация и классификация клеток – важные задачи в анализе пространственных данных омиики. Эти технологии позволяют получать уникальные данные о клеточных структурах и функциях тканей.

Проблемы традиционных методов

Традиционные подходы разделяют сегментацию и классификацию на разные этапы. Они часто используют методы на основе сверточных нейронных сетей (CNN), такие как Mesmer и Cellpose. Однако такие методы нуждаются в улучшении вычислительной эффективности и стабильности работы с различными типами тканей.

Преимущества моделей на основе трансформеров

Модели на основе трансформеров, такие как DINO и MaskDINO, показывают лучшие результаты в задачах обнаружения объектов и сегментации. Они могут улучшить точность анализа клеток и ядер в многоканальных изображениях тканей.

CelloType: новое решение для сегментации и классификации

CelloType – это продвинутая модель, разработанная для одновременной сегментации и классификации клеток. Она использует многозадачное обучение и архитектуры на основе трансформеров, что повышает точность обоих процессов.

Ключевые модули CelloType

CelloType включает три основных модуля:

Модуль извлечения признаков: использует Swin Transformer для генерации многоуровневых признаков.
DINO модуль: отвечает за обнаружение объектов и классификацию.
MaskDINO модуль: улучшает сегментацию через предсказание масок.

Преимущества CelloType

CelloType демонстрирует высокую точность и эффективность в сегментации и классификации на различных наборах данных, включая многоканальные флуоресцентные изображения. Она превосходит традиционные методы, такие как Mesmer и Cellpose, особенно в задачах, связанных с раком толстой кишки.

Выводы и будущее CelloType

CelloType – это модель, которая объединяет сегментацию и классификацию клеток, улучшая общую производительность. В будущем планируется внедрение методов обучения с небольшим количеством примеров и контрастного обучения для повышения эффективности анализа.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, рассмотрите следующие шаги:

Анализ возможностей: определите, как ИИ может изменить вашу работу и улучшить взаимодействие с клиентами.
Определение KPI: выберите ключевые показатели, которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Выбор решения: подберите подходящее ИИ-решение для вашей задачи.
Постепенное внедрение: начните с малого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.