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Cellpose-SAM

教學影片

• Cellpose-SAM 是一個專為細胞分割而設計的深度學習模型，其目標是實現超人類的泛化能力(superhuman Generalization)，使其在各種生物學資料上都能表現出色，即使面對新的實驗、組織或顯微鏡類型所產生的分佈外 (out-of-distribution) 資料也能有效運作。
• 結合了預訓練的 Segment Anything Model (SAM)的強大學習能力與 Cellpose架構中將知識轉換為分割的優勢。

使用方式

Cellpose-SAM的使用方式包含以下幾種

1. 線上使用
   • 到Cellpose的官方網站，上傳檔案進行分割
   • 用 hugging face來進行分割
   • 也可以在colab環境運行，但需要購買運算單元才有GPU可以用。Cellpose-SAM的github有提供colab範例。
   • 執行後下載mask或outlines回到本機電腦，在fiji/imagej載入進行分析。
2. 本機使用
   • 如果本機電腦有GPU，也可以到github下載安裝本機，利用python環境執行。

核心設計與優勢

Cellpose-SAM 的設計結合了兩個強大框架的優點：

• 基礎模型 SAM 的通用影像理解能力：
  • Cellpose-SAM 利用了預訓練的 Segment Anything Model (SAM) 的變壓器骨幹。SAM 在一個龐大的通用影像資料集 SA-1B 上進行了預訓練，該資料集包含 300,000 張影像和 10.2 百萬個手動標註的感興趣區域 (ROIs)。
  • 這種預訓練讓 SAM 學習到自然影像的通用結構和強大的歸納偏置 (inductive biases)。這些歸納偏置對於分佈外泛化特別有益，尤其是在僅用有限資料進行微調時，使得模型能夠「理解」其被要求執行的任務。
  • 為了適應生物影像，Cellpose-SAM 對 SAM 的編碼器進行了修改，例如將輸入影像尺寸從 1024x1024 縮減到 256x256，並將 patch 大小從 16x16 縮小到 8x8，同時將局部注意力層改回全局注意力。
• Cellpose 框架在生物分割上的專長：
  • Cellpose-SAM 結合了 SAM 強大的影像編碼器與 Cellpose 框架的獨特優勢。儘管 SAM 提供了卓越的影像編碼能力，但它在密集影像分割方面存在設計上的弱點。
  • Cellpose 框架擅長將知識轉化為精確的分割結果。它使用一個 U-Net 類神經網路來預測向量流（flow vectors），作為分割的中間表示。這種機制被證明比其他如基於提示 (prompt-based) 的分割框架更適合生物分割任務，並且在從知識到實際分割結果的轉換方面表現出色。Cellpose-SAM 直接從 SAM 編碼器的輸出預測 Cellpose 的向量流場，捨棄了 SAM 的解碼器模組，從而簡化了密集分割的流程。

訓練資料與穩健性(robust)

Cellpose-SAM 的訓練策略旨在最大化其泛化能力和對現實世界影像變異的穩健性：

• 綜合性生物影像資料集：
  • 在以 SAM 預訓練權重初始化的基礎上，Cellpose-SAM 在一個更新且整合的細胞與細胞核資料集上進行了進一步訓練。
  • 這個龐大的訓練資料集包含了 22,826 張訓練影像和總計 3,341,254 個手動標註的感興趣區域 (ROIs)。它整合了目前主要的公開生物影像資料集，包括：
    • Cellpose (更新版)
    • Cellpose Nuclei
    • TissueNet
    • LiveCell
    • Omnipose (螢光和相位差顯微鏡影像)
    • YeaZ (明場和相位差酵母細胞影像)
    • DeepBacs (多種細菌的明場和螢光影像)
    • Neurips 2022 挑戰資料集 (手動選取子集)
    • 多個細胞核分割資料集：MoNuSeg, MoNuSAC, CryoNuSeg, NuInsSeg, BCCD, CPM 15+17, TNBC, LynSec, IHC TMA, CoNIC, PanNuke。
• 增強robust的資料增強技術：
  • 為了應對顯微鏡影像中常見的各種挑戰，Cellpose-SAM 在訓練時融入了多種資料增強 (data augmentations) 技術，使其對影像操作和降級表現出強大的穩健性，從而簡化了使用者操作：
    • 通道順序不變性：訓練時隨機置換影像通道的順序，使模型對通道順序完全不變。使用者無需指定哪個通道代表何種染劑。
    • 細胞大小不變性：模型在訓練時使用了從 7.5 到 120 像素的廣泛細胞直徑範圍的影像，使其能夠原生運行於各種解析度的影像上，無需使用者預先指定細胞直徑或依賴額外的細胞大小估計模型。
    • 對影像降級的穩健性：Cellpose-SAM 在訓練時加入了顯微鏡影像中常見的降級現象，例如泊松雜訊 (Poisson noise)、像素大小改變/影像降採樣 (downsampling) 以及等向性與非等向性模糊 (isotropic and anisotropic blur)。這使得 Cellpose-SAM 無需額外的影像恢復步驟即可獲得最佳性能。
    • 其他標準增強：包括隨機旋轉、翻轉、縮放、裁剪、轉換為灰度圖、反轉對比度、隨機丟棄通道，以及亮度/對比度擾