바이오 이미지 분석을 위한 napari와 Python 세포 라벨링 가이드

napari와 Python을 사용한 세포 라벨링: 생물 영상 분석을 위한 단계별 가이드 이 튜토리얼에서는 napari, Python용 인터랙티브 다차원 이미지 뷰어를 활용하여 세포를 라벨링하는 방법에 대해 단계별로 설명합니다. 이 실습 가이드는 생물학자, 데이터 과학자, 이미지 분석가를 대상으로 하며, 현미경 이미지를 Python으로 불러오는 것부터 napari의 라벨링 도구를 사용하고, 최종적으로 구조화된 폴더에 라벨링된 이미지를 저장하는 것까지 모든 내용을 다룹니다. 우리는 Jupyter Notebook 환경에서 작업하며, Python 스크립팅과 napari를 통한 시각적 탐색 및 주석 작성을 결합할 것입니다. 이 튜토리얼은 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 설계되었지만, 독자가 현미경, Python 문법, Jupyter Notebook 사용법에 대한 기본적인 이해와 이미지 분할 개념에 대한 일반적인 친숙함을 가지고 있다고 가정합니다. 적절한 폴더 구조 생성 현미경 이미지, 특히 Leica 현미경에서 출력된 .lif 파일을 효율적으로 처리하고 napari를 통해 올바르게 라벨링하기 위해서는 명확하고 잘 정돈된 폴더 구조를 유지하는 것이 필수적입니다. 제 경우, 프로젝트를 관리하기 위해 4개의 폴더 시스템을 사용합니다: 원시 .lif 파일: 이 첫 번째 폴더는 Leica 현미경에서 직접 내보낸 원시 .lif 현미경 파일을 저장합니다. 이는 원시 데이터가 손상되지 않고 나중에 필요할 때 언제든 사용할 수 있도록 보장합니다. 프로세싱 중인 이미지: 이 폴더는 이미지를 처리하는 과정에서 생성되는 중간 파일을 저장합니다. 예를 들어, 이미지 전처리나 분할 단계에서 발생하는 파일들이 여기에 포함됩니다. 라벨링된 이미지: 이 폴더는 napari를 사용하여 완성된 라벨링 이미지를 저장합니다. 이 데이터는 후속 분석이나 머신 러닝, 딥 러닝 모델 훈련에 사용될 수 있습니다. 결과 및 보고서: 이 폴더는 분석 결과와 보고서를 저장합니다. 실험 결과, 그래프, 표, 그리고 기타 중요한 정보를 체계적으로 관리할 수 있습니다. napari 설치 및 설정 먼저, napari를 Jupyter Notebook 환경에 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 napari를 설치할 수 있습니다. python !pip install napari napari를 설치한 후에는 필요한 라이브러리를 임포트합니다. python import napari from napari import Viewer import numpy as np import skimage.io 현미경 이미지 불러오기 원시 .lif 파일을 불러오는 데 필요한 라이브러리를 임포트합니다. pylif 라이브러리는 .lif 파일을 쉽게 불러오고 처리하는 데 유용합니다. python !pip install pylif from pylif import LifFile 다음 코드를 사용하여 .lif 파일을 불러옵니다. python lif_file = LifFile('path/to/your/lif/file.lif') image = lif_file.get_image(0).get_frame(z=0, t=0) napari를 사용한 이미지 뷰어 설정 불러온 이미지를 napari 뷰어에 로드합니다. napari의 Viewer 클래스를 사용하여 이미지를 표시할 수 있습니다. python viewer = napari.Viewer() viewer.add_image(image, name='Microscopy Image') 이제 napari 뷰어를 통해 이미지를 시각적으로 탐색하고 주석을 달 수 있습니다. napari는 다양한 라벨링 도구를 제공하여 사용자가 쉽게 이미지를 라벨링할 수 있도록 돕습니다. 이미지 라벨링 napari의 라벨링 도구를 사용하여 이미지를 라벨링합니다. 라벨링 도구는 다음과 같이 사용할 수 있습니다. 라벨링 레이어 추가: python labels_layer = viewer.add_labels(np.zeros(image.shape, dtype=int), name='Labels') 라벨링 시작: napari 뷰어에서 마우스를 사용하여 세포를 선택하고 라벨을 지정합니다. 키보드 숫자를 사용하여 라벨을 변경할 수 있습니다. 라벨링 결과 저장: 라벨링이 완료되면, 결과를 저장합니다. python np.save('path/to/your/folder/labels.npy', labels_layer.data) 라벨링된 이미지 저장 및 관리 라벨링된 이미지를 구조화된 폴더에 저장하여 관리합니다. 각 폴더의 목적을 명확히 하고, 필요한 파일을 적절히 배치하여 프로젝트를 체계적으로 유지합니다. 후속 분석 및 머신 러닝 라벨링된 이미지는 다양한 후속 분석에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 분석 소프트웨어를 사용하여 세포 특성을 추출하거나, 머신 러닝 또는 딥 러닝 모델을 훈련시키는 데 사용할 수 있습니다. 요약 및 평가 napari와 Python을 사용한 세포 라벨링은 복잡한 생물학적 이미지를 효과적으로 처리하고 분석하는 데 있어 강력한 도구입니다. 이 방법은 이미지 분석의 초기 단계에서 매우 유용하며, 특히 세포 분할 및 특성 추출 등에 활용할 수 있습니다. napari는 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 초보자도 쉽게 접근할 수 있으며, 고급 사용자에게는 더욱 깊은 분석을 가능하게 합니다. napari는 오픈 소스 프로젝트로, 활발한 커뮤니티 지원을 받으며 계속해서 발전하고 있습니다. napari를 활용하면 현미경 이미지를 효율적으로 관리하고 라벨링할 수 있으며, 이를 통해 더 정확한 데이터 분석과 연구 결과를 얻을 수 있습니다. 이 튜토리얼은 napari의 기초적인 사용법과 이미지 라벨링의 핵심 단계를 소개합니다. napari의 고급 기능과 다양한 응용 사례에 대해 자세히 알아보고 싶다면, 공식 문서와 커뮤니티 포럼을 참조하세요.