ilastik: バイオイメージ分析のためのインタラクティブな機械学習ツール
ピクセル分類、オブジェクト分類、追跡、および3D彫刻は、まばらなブラシストローク注釈から学習するインタラクティブモジュールとして機能し、表示している領域のみを処理します。ilastikは、ライフサイエンティストや顕微鏡技術者のためのバイオイメージ分析のためのインタラクティブな機械学習として開発されており、セグメンテーション、カウント、およびタイムラプストラッキングのためのノーコードワークフローを提供します。このアプリはTIFF、PNG、JPEG、HDF5をサポートし、64ビットWindowsで動作し、コードを書かずに機械学習の結果が必要な研究者を対象としています。
ilastikは何をし、ワークフローはどのように見えますか？
アプリは例の注釈から分類器を構築します: ピクセルやオブジェクトをブラシでマークし、ランダムフォレストモデルがそれらのラベルを一般化し、結果をインタラクティブに洗練します。コアモジュールには、ピクセル分類、オブジェクト分類、密度カウント、自動コンテキストカスケード、および半自動3Dセグメンテーション用のカービングツールが含まれます。GUIで訓練されたモデルは、バッチまたはヘッドレスモードで適用でき、多くのファイルにわたって同じ処理を実行できます。
ilastikはメモリを使い果たすことなく大規模データセットを処理できますか？
レイジー実行により、メモリ使用量は可視領域にローカルに保たれます。したがって、プログラムは検査するタイルのみを処理し、システムRAMよりも大きなデータセットで作業できます。最小要件は64ビットシステムで8GBのRAMであり、ドキュメントは大規模な3Dプロジェクトや自動コンテキストワークフローにはより多くのメモリを推奨しています。バッチ処理とヘッドレス操作により、インタラクティブなビューを再読み込みすることなく、フォルダー間で訓練されたモデルをプッシュできます。
ilastikは安全で、プログラミングの専門知識がない人に適していますか？
インターフェースはノーコードで、視覚的フィードバックによって駆動されます。したがって、プログラミングの専門知識がないユーザーでも、簡単な注釈を使用して分類器を訓練できます。このプロジェクトはGPLの下でオープンソースであり、コードベースとワークフローはFijiやCellProfilerなどのツールと統合可能であることを意味します。カスケード自動コンテキストやシード付き流域カービングなどの高度なワークフローは、誤セグメンテーションを避けるためにドメイン知識を必要とするパラメータを公開します。
ilastikを使用すべき人と期待すること
ilastikは、コーディングなしでインタラクティブな機械学習のセグメンテーションとトラッキングが必要な生物学者や顕微鏡技術者に適しており、2D、3D、または時系列画像で作業します。再利用可能なモデルを生成する視覚的なトレーニングループと、大きなファイル用のメモリに優しいレイジーエグゼキュータを期待してください。複雑なAutocontextや大きな3Dボリュームには追加のRAMを割り当てることを計画してください。推奨します。
