Anleitung zur Zellmarkierung mit napari und Python

Labeling Zellen mit napari und Python: Ein Schritt-für-Schritt-Leitfaden für die BioBildanalyse In diesem Tutorial wird ein praxisorientierter Leitfaden vorgestellt, wie man Zellen mithilfe von napari, einem interaktiven Multi-Dimensionalen Bildbetrachter für Python, der ideal für Mikroskopiedaten geeignet ist, beschriftet. Der Leitfaden richtet sich an Biologen, Datenwissenschaftler und Bildanalysten und deckt alle notwendigen Schritte ab – vom Laden von Mikroskopiebildern in Python über die Navigation von naparis Beschriftungstools bis hin zum Speichern der beschrifteten Bilder in strukturierten Ordnern für nachfolgende Analysen oder maschinelles/Tiefes Lernen. Wir werden ausschließlich in einer Jupyter Notebook Umgebung arbeiten, wobei Python-Skripte mit visueller Exploration und Annotation mittels napari kombiniert werden. Dieses Tutorial ist für Anfänger freundlich gestaltet, setzt jedoch voraus, dass der Leser grundlegende Kenntnisse der Mikroskopie, Python-Syntax und der Arbeit mit Jupyter Notebooks sowie eine allgemeine Vertrautheit mit Konzepten der Bildsegmentierung hat. Um effizient mit unseren Mikroskopiebildern zu arbeiten – genauer gesagt .lif-Dateien vom Leica-Mikroskop – und sie ordnungsgemäß mit napari zu beschriften, ist es wichtig, eine klare, gut strukturierte Ordnerorganisation aufrechtzuerhalten. In meinem Fall werde ich ein 4-Ordner-System verwenden, um mein Projekt zu organisieren: Roh .lif-Dateien: Dieser erste Ordner speichert die originalen .lif-Mikroskopie-Dateien, genau so, wie sie vom Leica-Mikroskop exportiert wurden. Dies gewährleistet, dass die Rohdaten unverändert bleiben und jederzeit zur Verfügung stehen. Vorverarbeitete Bilder: Hier werden die Bilder gespeichert, die bereits vorverarbeitet wurden, etwa durch Hintergrundentfernung, Kontrastverbesserung oder Ähnliches. Diese Schritte sind oft erforderlich, um die Qualität der Bilder für die Beschriftung zu verbessern. Beschriftete Bilder: Dieser Ordner enthält die von uns beschrifteten Bilder. Die Beschriftungen können in verschiedenen Formaten vorliegen, je nachdem, welche Tools und Methoden verwendet werden. Analyseergebnisse: Im letzten Ordner werden die Ergebnisse der nachfolgenden Analysen oder des maschinellen/Liefen Lernens gespeichert. Dies kann z.B. statistische Daten, Visualisierungen oder Machine-Learning-Modelle umfassen. Schritt 1: Installation der notwendigen Bibliotheken Zunächst müssen wir die notwendigen Python-Bibliotheken installieren. Dazu gehören napari, numpy, scikit-image und imagecodecs. Diese Bibliotheken können über pip oder conda installiert werden. python !pip install napari numpy scikit-image imagecodecs Schritt 2: Laden der Mikroskopiebilder Wir laden die .lif-Dateien in unser Jupyter Notebook, um sie in napari zu visualisieren. Dafür nutzen wir die liftools-Bibliothek, die speziell für die Arbeit mit .lif-Dateien entwickelt wurde. ```python import liftools import numpy as np Pfad zur .lif-Datei lif_path = 'path/to/your/lif/file.lif' Laden der .lif-Datei lif_file = liftools.read(lif_path) Auswählen des gewünschten Bildes image = lif_file.get_image(0) ``` Schritt 3: Visualisierung der Bilder in napari Nun importieren wir napari und visualisieren das Bild. ```python import napari Erstellen eines napari-Fensters viewer = napari.Viewer() Hinzufügen des Bildes zum Viewer viewer.add_image(image) ``` Schritt 4: Beschriftung der Zellen Mit den Beschriftungstools von napari können wir Zellen in den Bildern markieren. Das Tool Labels ist besonders nützlich hierfür. ```python Hinzufügen eines Beschriftungsschichts zum Viewer labels_layer = viewer.add_labels(np.zeros(image.shape, dtype=int)) Benutzerdefinierte Beschriftung viewer.layers['Labels'].brush_size = 10 viewer.layers['Labels'].mode = 'paint' ``` Schritt 5: Speichern der beschrifteten Bilder Nachdem die Zellen beschriftet wurden, speichern wir die Bilder in einem strukturierten Ordner. ```python Pfad zum Speicherordner output_path = 'path/to/your/output/folder/' Speichern der beschrifteten Bilder np.save(output_path + 'labeled_image.npy', labels_layer.data) ``` Schritt 6: Nachfolgende Analyse Die beschrifteten Bilder können nun für verschiedene Analysen verwendet werden, wie z.B. die Quantifizierung von Zellmerkmalen, statistische Tests oder das Training von Machine-Learning-Modellen. ```python Beispiel für eine einfache Analyse: Zählen der beschrifteten Zellen from skimage.measure import regionprops Berechnung der Regionseigenschaften regions = regionprops(labels_layer.data) Zählen der Zellen cell_count = len(regions) print(f'Anzahl der beschrifteten Zellen: {cell_count}') ``` Fazit Die Verwendung von napari und Python für die Beschriftung von Zellen bietet eine flexible und benutzerfreundliche Lösung für Biologen und Datenwissenschaftler. Die Kombination von visueller Exploration und scriptbasierter Automatisierung ermöglicht es, komplexere Analysen durchzuführen und die Daten effizient zu verwalten. Industry-Insider betonen, dass die Integration solcher Werkzeuge in die日常工作流程可以显著提高研究效率和数据质量。然而，对于初学者来说，理解这些工具的基本操作是至关重要的。napari因其直观的界面和强大的功能而受到广泛赞誉，尤其是在处理多维图像数据时。Leica Microsystems等公司也积极支持此类开源项目，以促进科学研究和技术发展。 Unternehmen-Profil: Leica Microsystems ist ein führendes Unternehmen im Bereich der Mikroskopie und Bildanalyse. Mit Sitz in Wetzlar, Deutschland, bietet Leica hochspezialisierte Mikroskope und Softwarelösungen für Forschung und Industrie. Ihre Unterstützung für Open-Source-Projekte wie napari zeigt ihre Verpflichtung zur Förderung wissenschaftlicher Innovation und Kooperation.