دليل تدريبي خطوة بخطوة لتصنيف الخلايا باستخدام napari و Python

في هذا الدليل التفصيلي، سنمرّ عبر خطوات تسمية الخلايا باستخدام napari، وهو مشاهد تفاعلي للصور متعددة الأبعاد مبني على Python، ومناسب بشكل خاص للبيانات المجهرية. تم تصميم هذا الدليل العملي لعلماء الأحياء، علماء البيانات، ومحللي الصور، وسيغطي جميع ما تحتاج إلى معرفته - من تحميل الصور المجهرية إلى Python، وحتى التنقل في أدوات التسمية الخاصة بـ napari وحفظ الصور المسمّاة في مجلدات منظمة للتحليل اللاحق أو التعلم الآلي والعميق. سنعمل تمامًا داخل بيئة Jupyter Notebook، مع الجمع بين البرمجة النصية بلغة Python والكشف البصري والتدوين باستخدام napari. هذا الدليل مصمم ليكون سهل الاستيعاب للمبتدئين ولكنه يفترض أن القارئ لديه فهم أساسي لتقنيات المجهر، بناء جمل Python، وكيفية العمل مع Jupyter Notebooks، بالإضافة إلى معرفة عامة بمفاهيم تقسيم الصور. للانسياق السليم في مشروعك وتسمية الصور المجهرية بفعالية باستخدام napari، من الضروري الحفاظ على نظام مجلدات واضح ومنظم. في حالتي، سأستخدم نظامًا يتكون من أربعة مجلدات لتنظيم مشروع التسمية الخاص بي: المجلد الأول: الملفات الأصلية (.lif): سيحتوي هذا المجلد على الملفات المجهرية الأصلية (.lif) التي تم تصديرها مباشرة من مجهر Leica. هذا يضمن أن البيانات الخام تظل دون تغيير ويمكن العودة إليها في أي وقت لمراجعة أو استخدام إضافي. المجلد الثاني: الصور المُعالجة: سيتم تخزين الصور المجهرية بعد معالجتها في هذا المجلد. قد تتضمن هذه الصور تحسينات في التباين أو التحويلات اللونية أو أي تعديلات أخرى لتسهيل عملية التسمية. المجلد الثالث: الصور المسمّاة: سيحتوي هذا المجلد على الصور التي تم تسميتها بالفعل باستخدام napari. يتم حفظ هذه الصور في تنسيق مناسب للتحليل اللاحق أو تدريب نماذج التعلم الآلي والعميق. المجلد الرابع: البيانات المساعدة: يمكن استخدام هذا المجلد لتخزين ملفات البيانات المساعدة مثل ملفات التسمية (labels) والملفات النصية التي تحتوي على معلومات إضافية عن الصور والعمليات التي تم تنفيذها عليها. الخطوة الأولى: تحميل الصور المجهرية إلى Python للبدء، يجب عليك تثبيت المكتبات اللازمة في بيئة Jupyter Notebook. يمكنك استخدام الأوامر التالية لتثبيت napari وأدوات أخرى ضرورية: python !pip install napari !pip install tifffile بعد تثبيت المكتبات، ستقوم بتحميل الصور المجهرية (.lif) باستخدام مكتبة tifffile أو أي مكتبة أخرى مناسبة. إليك مثال على كيفية تحميل صورة: ```python import tifffile import napari تحديد المسار للملف .lif file_path = 'path/to/your/lif/file.lif' تحميل الصورة image = tifffile.imread(file_path) إنشاء مشاهد napari viewer = napari.Viewer() viewer.add_image(image, name='Microscopy Image') ``` الخطوة الثانية: التنقل في أدوات التسمية الخاصة بـ napari napari يقدم مجموعة من الأدوات التفاعلية التي تسهل عملية تسمية الصور. إليك بعض الأدوات الأساسية: الأداة القلم الرصاص (Pencil Tool): تستخدم لهذا النوع من الأداة لرسم التسميات على الصورة بيد واحدة. الأداة الفرشاة (Brush Tool): تساعد في تسمية المناطق الأكبر بشكل أكثر دقة. الأداة الممحاة (Eraser Tool): تستخدم لإزالة التسميات الخاطئة أو غير المرغوب فيها. الأداة المثلثة (Polygon Tool): تسمح برسم حدود دقيقة للخلايا أو المناطق المعقدة. لتغيير الأداة، يمكنك استخدام القائمة الجانبية في napari أو الضغط على الأحرف المختصرة (P لـ Pencil، B لـ Brush، E لـ Eraser، L لـ Polygon). الخطوة الثالثة: حفظ الصور المسمّاة بعد تسمية الصور، من المهم حفظها في مجلدات منظمة لضمان سهولة الوصول والاستخدام في المستقبل. يمكنك استخدام الكود التالي لحفظ الصور المسمّاة: ```python تحديد المسار لحفظ الصور المسمّاة save_path = 'path/to/your/labels/folder' حفظ الصور المسمّاة napari.utils.io.save_layer(save_path, viewer.layers['Labels'], 'labels') ``` نصائح إضافية التأكد من الدقة: أثناء تسمية الخلايا، تأكد دائمًا من الدقة والاتساق في تسمية المناطق المختلفة. استخدام الوظائف المتقدمة: napari يوفر مجموعة من الوظائف المتقدمة مثل العرض ثلاثي الأبعاد والتحولات الهندسية، والتي يمكن أن تكون مفيدة في تحليل الصور المجهرية المعقدة. توثيق العملية: حافظ على ملاحظات واضحة ومفصلة لكل خطوة تقوم بها. هذا سيساعدك في مراجعة العمل واستعادة المعلومات عند الحاجة. عن طريق اتباع هذه الخطوات، ستتمكن من تسمية الصور المجهرية بكفاءة واستخدام napari كأداة فعالة في تحليل بيانات البيولوجيا الصورية. هذا الدليل يهدف إلى تقديم أساس متين يمكنك البناء عليه لتطوير مهاراتك في التحليل البصري للبيانات المجهرية.