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ELEPHANT：透過增量深度學習追蹤 3D 細胞譜系

	開發商	菅原浩
	論壇	圖像.sc 論壇 請將回饋和問題發佈到論壇。 將elephant標籤添加到您的貼文中非常重要，以便我們能夠快速聯繫到您。
	原始碼	GitHub
	出版品	Sukawara, K.、Çevrim, C. 和 Averof , M。 eLife 2022.doi:10.7554/eLife.69380

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ELEPHANT 是一個基於增量和互動式深度學習的 3D 細胞追蹤平台。

它適用於客戶端-伺服器架構。該伺服器被建構為一個 Web 應用程序，為基於深度學習的演算法提供服務。

該存儲庫提供了 ELEPHANT 伺服器的實作。 ELEPHANT 用戶端可以在這裡找到。

詳細資訊請參閱文件。

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設定大象伺服器

設定 ELEPHANT 伺服器有三個選項。

• 使用 Docker 設定

  如果您擁有一台功能強大且能夠滿足具有 root 權限的伺服器要求 (Docker) 的計算機，建議使用此選項。

• 設定奇點

  如果您可以作為非 root 使用者（例如 HPC 叢集）存取滿足伺服器要求（Singularity）的功能強大的計算機，則建議使用此選項。

• 使用 Google Colab 設定

  或者，您可以使用 Google Colab 設定 ELEPHANT 伺服器，Google Colab 是 Google Research 提供的免費產品。在此選項中，您不需要擁有高階 GPU 或 Linux 機器即可開始使用 ELEPHANT 的深度學習功能。

每個選項的詳細說明可以在文件中找到。

致謝

• 火炬
• 麻木
• 西皮
• scikit 影像
• 燒瓶
• uWSGI
• NGINX
• 雷迪斯
• RabbitMQ
• 主管
• uwsgi-nginx-flask-docker
• 恩格羅克
• Google合作實驗室

引文

請引用我們在 eLife 上的論文。

• Sukawara, K.、Çevrim, C. 和 Averof , M。 eLife 2022.doi:10.7554/eLife.69380

 @article { Sugawara2022 ,
	author = { Sugawara, Ko and {c{C}}evrim, {c{C}}a?r? and Averof, Michalis } ,
	title = { Tracking cell lineages in 3D by incremental deep learning } ,
	year = { 2022 } ,
	doi = { 10.7554/eLife.69380 } ,
	abstract = {Deep learning is emerging as a powerful approach for bioimage analysis. Its use in cell tracking is limited by the scarcity of annotated data for the training of deep-learning models. Moreover, annotation, training, prediction, and proofreading currently lack a unified user interface. We present ELEPHANT, an interactive platform for 3D cell tracking that addresses these challenges by taking an incremental approach to deep learning. ELEPHANT provides an interface that seamlessly integrates cell track annotation, deep learning, prediction, and proofreading. This enables users to implement cycles of incremental learning starting from a few annotated nuclei. Successive prediction-validation cycles enrich the training data, leading to rapid improvements in tracking performance. We test the software's performance against state-of-the-art methods and track lineages spanning the entire course of leg regeneration in a crustacean over 1 week (504 time-points). ELEPHANT yields accurate, fully-validated cell lineages with a modest investment in time and effort.},
	URL = { https://doi.org/10.7554/eLife.69380 } ,
	journal = { eLife }
}

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