อัลกอริธึมที่เสนอในต้นฉบับ "กรอบงานขั้นสูงสำหรับการวิเคราะห์ภาพด้วยกล้องจุลทรรศน์แบบไทม์แลปส์" สามารถตรวจจับ ติดตาม และจำแนกเซลล์มะเร็ง รวมทั้งตรวจหาฟาโกไซโตซิสในภาพด้วยกล้องจุลทรรศน์แบบไทม์แลปส์
ไฟล์ในโฟลเดอร์ cell_classification เป็นรหัสที่จำเป็นในการจำแนกเซลล์มะเร็งเป็นและตาย
ไฟล์นี้ใช้การตรวจจับเซลล์ในภาพ ประกอบด้วยหลายขั้นตอน เช่น การแปลงภาพสีเป็นภาพระดับสีเทาและภาพระดับสีเทาเป็นภาพไบนารี การค้นหารูปทรงในภาพไบนารี การกำหนดว่ารูปร่างคือเซลล์จริง ๆ หรือไม่ และการคำนวณรูปร่างของเซลล์
รหัสนี้จัดประเภทเซลล์ในรูปภาพ ประกอบด้วยหลายขั้นตอน เช่น การติดตามเซลล์ผ่านภาพที่ต่อเนื่องกัน การกำหนดว่าเซลล์ใดอยู่และเซลล์ใดตายไปแล้ว
รหัสนี้ใช้ภาพกล้องจุลทรรศน์แบบไทม์แลปส์เป็นข้อมูลอินพุตและให้ผู้ใช้จำแนกประเภทเซลล์เป็นเอาต์พุต โดยเรียก cell_detect.py และ cell_classify.py สำหรับการคำนวณ
ผู้ใช้จำเป็นต้องเรียกใช้โค้ดในสภาพแวดล้อมของ Ubuntu หลังจากเตรียมข้อมูลอินพุตแล้ว ให้รันคำสั่งต่อไปนี้:
$./main.py
ไฟล์ในโฟลเดอร์ phagocytosis_detection เป็นรหัสสำหรับตรวจจับ phagocytosis ในภาพ
ไฟล์นี้ใช้การตรวจจับเซลล์ในภาพ ประกอบด้วยหลายขั้นตอน เช่น การแปลงภาพสีเป็นภาพระดับสีเทาและภาพระดับสีเทาเป็นภาพไบนารี การค้นหารูปทรงในภาพไบนารี การกำหนดว่ารูปร่างคือเซลล์จริง ๆ หรือไม่ และการคำนวณรูปร่างของเซลล์
รหัสนี้ตรวจจับ phagocytosis ในภาพที่ต่อเนื่องกัน ประกอบด้วยการประยุกต์ใช้ DBSCAN การถดถอยเชิงเส้น และการพิจารณาว่าคลัสเตอร์มีฟาโกไซโตซิสหรือไม่
โค้ดนี้ใช้ภาพกล้องจุลทรรศน์แบบไทม์แลปส์เป็นข้อมูลอินพุต และให้วิดีโอแก่ผู้ใช้ซึ่งมีการจัดกลุ่มเซลล์และทำเครื่องหมายกลุ่มหากมีเซลล์ทำลายเซลล์เป็นเอาต์พุต โดยเรียก cell_detect.py และ phagocytosis_detect.py สำหรับการคำนวณ
ผู้ใช้จำเป็นต้องเรียกใช้โค้ดในสภาพแวดล้อมของ Ubuntu หลังจากเตรียมข้อมูลอินพุตแล้ว ให้รันคำสั่งต่อไปนี้:
$./main.py
