تعرف على napari: مشاهد متعددة الأبعاد لتحليل الصور البيولوجية باستخدام جupyter notebook

في هذا الدليل، سنقدم برنامج napari، وهو مشاهد صور قوي مبني على لغة البرمجة بايثون ومصمم خصيصاً للصور العلمية ذات الأبعاد المتعددة. يوفر napari واجهة تفاعلية عالية الأداء لعرض الصور، إضافة التعليقات، وتحليل الصور المجهرية. سنوضح كيف يمكن التحكم بـ napari عن بُعد من خلال ملاحظة Jupyter، مما يتيح لنا تحميل الصور وإدارتها برمجياً، إنشاء طبقات فوقية، تعديل الطبقات، والدمج بين سير العمل الخاصة بتحليل الصور في بيئة قابلة للتكرار وقابلة للتنفيذ بواسطة الأكواد. هذه الطريقة تكون ذات قيمة خاصة في تحليل الصور البيولوجية، حيث تجمع بين مرونة لغة البرمجة بايثون وقدرات التفاعل الغنية التي يوفرها napari. سنركز بشكل خاص على كيفية التحكم بـ napari عن بُعد من ملاحظة Jupyter، مما يجعل من الممكن تحميل وتحليل الصور البيولوجية برامجيًا، إنشاء طبقات فوقية، تعديل الطبقات، التكبير، واختيار مساحات الألوان، بالإضافة إلى دمج سير العمل الخاصة بتحليل الصور. تثبيت napari napari هو مشاهد صور مفتوح المصدر، يعتمد على لغة البرمجة بايثون، ويتميز بالسرعة والتفاعلية العالية. يُعد هذا البرنامج مناسبًا بشكل خاص لتحليل الصور البيولوجية، حيث يوفر أدوات قوية لإدارة وعرض الصور. يمكن تثبيت napari ودعمه لملاحظة Jupyter عبر أدوات مثل pip أو conda. باستخدام pip: bash !pip install "napari[all]" jupyter باستخدام conda (مُفضل للأبحاث العلمية): bash conda install -c conda-forge napari jupyter تحميل بيانات الصور إلى napari بعد تثبيت napari، الخطوة التالية هي تحميل بيانات الصور التي تريد تحليلها. يمكنك استخدام مكتبات بايثون الشائعة مثل numpy وscikit-image لتحميل ومعالجة البيانات قبل عرضها في napari. فيما يلي مثال على كيفية تحميل صورة من ملف وعرضها: ```python import numpy as np import napari تحميل بيانات الصورة image_data = np.load('path/to/your/image.npy') إنشاء المشاهد napari viewer = napari.Viewer() إضافة صورة إلى المشاهد viewer.add_image(image_data, name='Sample Image') تشغيل المشاهد napari.run() ``` التحكم بـ napari عن بُعد من ملاحظة Jupyter يمكنك أيضًا التحكم بـ napari من ملاحظة Jupyter برمجياً، مما يتيح لك تنفيذ عمليات تحليل الصور بشكل تفاعلي وأوتوماتيكي. هذا النهج يساعد في توثيق سير العمل وإعادة تكرار النتائج بسهولة. فيما يلي مثال على كيفية التحكم بـ napari من ملاحظة Jupyter: ```python import numpy as np import napari تحميل بيانات الصورة image_data = np.load('path/to/your/image.npy') إنشاء مشاهد napari داخل ملاحظة Jupyter viewer = napari.Viewer() إضافة صورة إلى المشاهد viewer.add_image(image_data, name='Sample Image') تعديل طبقات الصورة layer = viewer.layers['Sample Image'] layer.contrast_limits = (0, 255) layer.colormap = 'viridis' إنشاء طبقات فوقية overlay_data = np.zeros_like(image_data) overlay_data[100:200, 100:200] = 1 viewer.add_labels(overlay_data, name='Region of Interest') تشغيل المشاهد napari.run() ``` ميزات napari الإضافية napari يوفر العديد من الميزات الإضافية التي تُعَد مفيدة في تحليل الصور البيولوجية، مثل: التكبير وتغيير زاوية العرض: يمكنك التكبير والتحريك وتغيير زاوية العرض بسهولة لتقييم الصور من مختلف الزوايا. تعديل مساحات الألوان: يُمكِّنك napari من اختيار مساحات الألوان المختلفة لتحسين الرؤية والتحليل. إضافة طبقات مختلفة: يمكنك إضافة طبقات متعددة للصور، مثل الطبقات النقطية (points) والطبقات الخطية (lines) والطبقات الشبكية (shapes). هذه الميزات تجعل napari أداة قوية ومتنوعة لتحليل الصور البيولوجية، مع الحفاظ على تجربة تفاعلية سهلة الاستخدام. الاستنتاج برنامج napari يجمع بين مرونة لغة البرمجة بايثون وواجهة تفاعلية عالية الأداء، مما يجعله أداة مثالية لتحليل الصور البيولوجية. من خلال التحكم به عن بُعد من ملاحظة Jupyter، يمكنك تحقيق أقصى استفادة من قدراته التفاعلية والبرمجية، مما يُعَد مفتاحًا لتحقيق نتائج دقيقة وقابلة للتكرار في مجال تحليل الصور العلمية.