ਲਾਭ:
- ਸੈੱਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ, ਗਿਣਨ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਢੁਕਵੇਂ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ (ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ, ਖਾਲੀ, ਬੇਦਾਗ) ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਮਾਪ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਕੇ ਸਹੀ ਸਿਗਨਲ ਤੋਂ ਤਕਨੀਕੀ ਕਲਾ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਮਾਰਕਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਫਲੋ ਸਾਇਟੋਮੈਟਰੀ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ
ਬਾਇਓਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਫੈਕਟਰੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕੋਪ ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਸੈੱਲ ਚਿੱਤਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਹ ਸਾਇਟੋਮੀਟਰ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਸੈੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਪਲੇਟ ਰੀਡਰ ਇੱਕ ਦੌਰ ਵਿੱਚ ਸੈਂਕੜੇ ਮਾਪ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਂ ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਦਸਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੌਲੀ ਅਤੇ ਬੋਝਲ ਦੋਵੇਂ ਹਨ। AI ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ; ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਹੋ ਜੋ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਮਾਪ ਰਹੇ ਹੋ, ਕਿਹੜਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵੈਧ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਨਤੀਜਾ ਤਕਨੀਕੀ ਜਾਂ ਜੈਵਿਕ ਹੈ।
ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਸੈੱਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ, ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ, ਪ੍ਰਵਾਹ ਸਾਇਟੋਮੈਟਰੀ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਪਲੇਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ AI ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਵਿਭਾਜਨ ਅਤੇ ਗਿਣਤੀ
ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕੋਪੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਅਕਸਰ "ਕਿੰਨੇ ਸੈੱਲ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਹਨ?" ਸਵਾਲ ਹੈ। ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ (ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸਾਧਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੈਲਪੋਜ਼, ਸਟਾਰਡਿਸਟ) ਆਪਣੇ ਆਪ ਵੱਖ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੈੱਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਇਹ ਹੱਥਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਨੂੰ ਮਿੰਟਾਂ ਤੱਕ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਉਹਨਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ: ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਧੱਬਾ, ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਵਿਸਤਾਰ, ਜਾਂ ਸੰਘਣੀ ਕਲੱਸਟਰਡ ਸੈੱਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਹਰੇਕ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਨਮੂਨੇ 'ਤੇ ਹੱਥੀਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸੰਕੇਤ: ਸਵੈਚਲਿਤ ਸੈੱਲ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, 5-10 ਬੇਤਰਤੀਬ ਚਿੱਤਰਾਂ 'ਤੇ ਅੱਖ ਦੁਆਰਾ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਕੀ ਮਾਡਲ ਘੱਟ ਗਿਣਤੀ (ਸੰਯੁਕਤ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿੰਗਲ ਵਜੋਂ ਗਿਣਨਾ) ਜਾਂ ਓਵਰਕਾਉਂਟਿੰਗ (ਸੈੱਲਾਂ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੌਲੇ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨਾ) ਹੈ? ਇਸ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ ਤੁਹਾਡੇ ਪੂਰੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਮਾਪ ਕੀ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਹਿੰਦਾ?
ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਜਾਂ ਫਲੋਰੋਸੈਂਸ ਸਿਗਨਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਮਾਪ ਹੈ (ਪ੍ਰੌਕਸੀ - ਇੱਕ ਅਸਿੱਧੇ ਸੰਕੇਤ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋ)। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਫਲੋਰੋਸੈੰਟ ਡਾਈ "ਜੀਵਤ ਸੈੱਲ" ਲਈ ਇੱਕ ਸਰੌਗੇਟ ਹੈ, ਪਰ ਦਾਗ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਆਟੋਫਲੋਰੋਸੈਂਸ, ਜਾਂ ਇੰਸਟ੍ਰੂਮੈਂਟ ਸੈਟਿੰਗ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਸਕਦੀ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ "ਕੀ ਇਹ ਸਿਗਨਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ?" relies on controls (control — reference samples that test the validity of the experiment: positive, negative, blank). ਨਿਯੰਤਰਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਕੋਈ ਸਵੈਚਲਿਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਸਾਵਧਾਨ: AI ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ "ਕੈਂਸਰ/ਸਿਹਤਮੰਦ" ਜਾਂ ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਨੂੰ "ਜ਼ਿੰਦਾ/ਮੁਰਦਾ" ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਉਚਿਤ ਜਾਂਚਾਂ, ਅੰਨ੍ਹੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਇਹ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਫੈਸਲੇ ਸਿਰਫ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਹੇਠ ਲਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਉੱਚ ਆਯਾਮੀ ਡੇਟਾ: ਪ੍ਰਵਾਹ ਸਾਇਟੋਮੈਟਰੀ
ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰਵਾਹ ਸਾਇਟੋਮੈਟਰੀ ਹਰੇਕ ਸੈੱਲ ਲਈ 20 ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਮੈਨੂਅਲ "ਗੇਟਿੰਗ" ਦੁਆਰਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਬਹੁਤ ਉੱਚ ਆਯਾਮ ਹੈ - ਗ੍ਰਾਫਾਂ 'ਤੇ ਦਿਲਚਸਪੀ ਵਾਲੇ ਸੈੱਲ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਚੁਣਨਾ। AI-ਅਧਾਰਿਤ ਅਯਾਮਤਾ ਕਮੀ (UMAP, t-SNE) ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੁਅਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵੱਖ ਕਰਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ; ਤੁਸੀਂ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਮਾਰਕਰਾਂ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੇ ਕਲੱਸਟਰ ਅਸਲ ਜੈਵਿਕ ਆਬਾਦੀ ਜਾਂ ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਹਨ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਗਿਣਤੀ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤਤਾ ਘਟੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਕਲਚਰ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ, 2,400 ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕੋਪ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਹੱਥਾਂ ਦੁਆਰਾ ਗਿਣਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਸੈਲਪੋਜ਼-ਆਧਾਰਿਤ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਕਾਉਂਟਿੰਗ ਨੇ 3 ਦਿਨਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਕੰਮ ਨੂੰ 40 ਮਿੰਟ ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ 15% ਅੰਤਰ-ਆਬਜ਼ਰਵਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੱਤਾ। ਟੀਮ ਨੇ ਹੱਥੀਂ 50 ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੀ, ਪਾਇਆ ਕਿ ਮਾਡਲ ਸੰਘਣੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ 6% ਘੱਟ ਗਿਣਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੁਧਾਰ ਕਾਰਕ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੇਸ 2 - ਕਾਬੂ ਦੀ ਘਾਟ ਫੜੀ ਗਈ। ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਕੋਲ AI ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਫਲੋਰੋਸੈਂਸ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ “ਸਕਾਰਾਤਮਕ/ਨਕਾਰਾਤਮਕ” ਵਜੋਂ ਸੀ ਅਤੇ ਉੱਚ ਸਕਾਰਾਤਮਕਤਾ ਮਿਲੀ। ਸੀਨੀਅਰ ਜਾਂਚਕਰਤਾ ਨੇ ਪੁੱਛਿਆ: ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਿੱਥੇ ਹੈ? ਬੇਦਾਗ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਉਹੀ ਸਿਗਨਲ ਸੀ - ਆਟੋਫਲੋਰੇਸੈਂਸ। ਅਸਲ ਸਕਾਰਾਤਮਕਤਾ ਲਗਭਗ ਜ਼ੀਰੋ ਸੀ; ਕੰਟਰੋਲ ਇੱਕ ਗਲਤ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ.
ਕੇਸ 3 - ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਆਰਟੀਫੈਕਟ। ਇੱਕ ਇਮਯੂਨੋਲੋਜੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ, ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਨੇ ਇੱਕ "ਨਵੀਂ" ਸੈੱਲ ਆਬਾਦੀ ਦਿਖਾਈ। ਜਦੋਂ ਮਾਰਕਰਾਂ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਤਾਂ ਇਹ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਦਾਗ ਵਾਲੀ ਕਲਾ ਸੀ ਨਾ ਕਿ ਅਸਲ ਆਬਾਦੀ। ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਖੋਜ ਨੇ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਪਰ ਜੈਵਿਕ ਤਸਦੀਕ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
1) ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਰਕਫਲੋ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮਾਹਰ। ਫਲੋਰੋਸੈਂਟ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕੋਪੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੈੱਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ: ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ (ਸੈੱਲਪੋਜ਼/ਸਟਾਰਡਿਸਟ), ਗਿਣਤੀ, ਨਤੀਜਾ ਬੋਰਡ। ਮਾੱਡਲ ਸੰਘਣੇ/ਕਲੱਸਟਰਡ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਬਾਰੇ ਦੱਸੋ।
2) ਨਿਯੰਤਰਣ ਨਿਰੀਖਣ:
ਮੈਂ ਇੱਕ ਫਲੋਰੋਸੈਂਸ-ਆਧਾਰਿਤ ਵਿਹਾਰਕਤਾ ਪਰਖ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰ ਰਿਹਾ/ਰਹੀ ਹਾਂ। ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਾਰੇ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ: ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ, ਖਾਲੀ, ਬੇਦਾਗ (ਆਟੋਫਲੋਰੇਸੈਂਸ)। ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਹਰੇਕ ਚੈੱਕ ਕੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜੀ ਜਾਂਚ ਅਚਾਨਕ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਅਵੈਧ ਹੋਵੇਗਾ।
3) ਫਲੋ ਸਾਇਟੋਮੈਟਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਯੋਜਨਾ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਪ੍ਰਵਾਹ ਸਾਇਟੋਮੈਟਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ। ਮੇਰੇ ਕੋਲ 18 ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਹੈ। ਅਯਾਮੀ ਕਮੀ (UMAP) ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ। ਮੈਨੂੰ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਮਾਰਕਰਾਂ ਨਾਲ ਮੈਂ ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਕੀ ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੇ ਕਲੱਸਟਰ ਅਸਲ ਆਬਾਦੀ ਜਾਂ ਕਲਾਤਮਕ ਹਨ।
4) ਲਾਇਸੈਂਸ ਪਲੇਟ ਡਾਟਾ ਸਧਾਰਣਕਰਨ:
ਇੱਕ 96-ਖੂਹ ਵਾਲੀ ਪਲੇਟ ਸੋਖਣ ਉਪਜ (ਖਾਲੀ, ਮਿਆਰੀ, ਨਮੂਨਾ ਖੂਹ) ਰੱਖੋ। ਮੈਨੂੰ ਲਿਖੋ: (1) ਖਾਲੀ ਹਟਾਉਣਾ, (2) ਸਟੈਂਡਰਡ ਕਰਵ ਫਿਟਿੰਗ, (3) ਕਿਨਾਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਿਯੰਤਰਣ, (4) ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਬਾਹਰੀ ਚੰਗੀ ਖੋਜ ਦੇ ਪੜਾਅ। ਹਰ ਕਦਮ ਲਈ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਇਹਨਾਂ ਸੈੱਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਇੱਥੇ ਕਿੰਨੇ ਸੈੱਲ ਹਨ।
ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਬੇਕਾਬੂ ਅਤੇ ਅਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨੰਬਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮਾਹਰ। ਇੱਕ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਲਿਖੋ ਜੋ ਨੱਥੀ DAPI ਸਟੈਨਡ ਨਿਊਕਲੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ ਸੈਲਪੋਜ਼ ਨਾਲ ਵਿਭਾਜਨ ਅਤੇ ਨਿਊਕਲੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਲਈ ਖੋਜੀ ਵਸਤੂ ਆਕਾਰ ਵੰਡ ਦੀ ਵੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੀ ਹੈ (ਬਹੁਤ ਛੋਟਾ = ਰੌਲਾ, ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ = ਕੋਲੇਸੈਂਟ ਸੈੱਲਾਂ ਦਾ ਸ਼ੱਕ)। ਇੱਕ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪੜਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ: ਮੇਰੇ ਲਈ ਹੱਥੀਂ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ 10 ਬੇਤਰਤੀਬ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ।
ਅੰਤਰ: ਨੈੱਟ ਪੇਂਟਿੰਗ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਮਾਧਿਅਮ, ਸ਼ੋਰ/ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਦਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਮੈਨੂਅਲ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਕਦਮ।
ਲੈਬ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਅਤੇ AI ਭੂਮਿਕਾ
ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ
ਜੰਤਰ
AI ਯੋਗਦਾਨ
ਲਾਜ਼ਮੀ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ
ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕੋਪੀ
ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕੋਪ
ਵਿਭਾਜਨ, ਗਿਣਤੀ
ਮੈਨੁਅਲ ਨਮੂਨਾ ਨਿਯੰਤਰਣ
ਵਹਾਅ cytometry
ਸਾਈਟੋਮੀਟਰ
ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ
ਟੋਕਨ ਪੁਸ਼ਟੀ
ਲਾਇਸੰਸ ਪਲੇਟ ਡਾਟਾ
ਪਲੇਟ ਰੀਡਰ
ਸਧਾਰਣਕਰਨ, ਕਰਵ
ਕੰਟਰੋਲ ਖੂਹ
ਸਮਾਂ ਲੜੀ
ਲਾਈਵ ਦ੍ਰਿਸ਼
ਟਰੈਕਿੰਗ
ਔਰਬਿਟਲ ਕੰਟਰੋਲ
ਵਰਗੀਕਰਨ
ਫੁਟਕਲ
ਲੇਬਲਿੰਗ ਡਰਾਫਟ
ਅੰਨ੍ਹੇ ਸਮੀਖਿਆ
ਮਾਡਲ ਦਾ ਡੋਮੇਨ ਡਰਾਫਟ: ਬਾਹਰ ਜਿੱਥੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ
ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਸਿਗਨਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਧੋਖੇਬਾਜ਼ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਡੋਮੇਨ ਸ਼ਿਫਟ ਹੈ — ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੁੱਪ ਅਸਫਲਤਾ ਜਦੋਂ ਉਸ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਕਾਉਂਟਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕੋਪ 'ਤੇ, ਇੱਕ ਖਾਸ ਦਾਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਿਸਤਾਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਸਿਆਹੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਡਿਵਾਈਸ ਤੇ ਲਈਆਂ ਗਈਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਚਾਨਕ ਗਲਤ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਮਾੜੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦਾ - ਇਹ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਪਰ ਗਲਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਖੁਦ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਸਧਾਰਣ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਜਾਂ ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕਰੋ ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕਰੋ।
ਧਿਆਨ ਦਿਓ: "ਇਸ ਮਾਡਲ ਨੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਵਿੱਚ 95% ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਿੱਤੀ ਹੈ" ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ 95% ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇਵੇਗਾ। ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਦੇ ਡੇਟਾ ਸ਼ਰਤਾਂ ਲਈ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਾ ਮੰਨੋ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਦਸਤੀ ਤਸਦੀਕ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਵੈਚਲਿਤ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ। ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਅੰਡਰ/ਓਵਰ ਕਾਉਂਟਿੰਗ ਪੂਰੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
- ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ. ਆਟੋਫਲੋਰੇਸੈਂਸ ਅਤੇ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਸਿਗਨਲ ਬਿਨਾਂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਅਸਲ ਸਿਗਨਲ ਲਈ ਗਲਤ ਹਨ।
- ਅਸਲ ਆਬਾਦੀ ਲਈ ਗਲਤ ਕਲੱਸਟਰ। UMAP/ਕਲੱਸਟਰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਟੂਲ ਹੈ; ਟੋਕਨ ਨਾਲ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.
- ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ। ਪਲੇਟ ਦੇ ਕਿਨਾਰੇ 'ਤੇ ਖੂਹ ਵਾਸ਼ਪੀਕਰਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਨਿਦਾਨ ਲਈ ਗਲਤ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ. ਨਿਦਾਨ ਕੇਵਲ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ, ਨੇਤਰਹੀਣ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ
ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਯੰਤਰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਹੜ੍ਹ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ; AI ਵਿਭਾਜਨ, ਗਿਣਤੀ, ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਬਜੈਕਟਿਵਿਟੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਹਰੇਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਨਮੂਨੇ 'ਤੇ ਹੱਥੀਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਹਰ ਮਾਪ ਨੂੰ ਉਚਿਤ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕਲੱਸਟਰ ਨੂੰ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਮਾਰਕਰਾਂ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਜਾਂ ਸੰਕੇਤ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਹੈ; ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਕੋਈ ਸਵੈਚਲਿਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਸੈੱਲ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੇਟ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸੈਲਪੋਜ਼ ਨਮੂਨਾ ਸੈੱਟ) ਲੱਭੋ। AI ਨੂੰ "ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਿਭਾਜਨ ਅਤੇ ਗਿਣਤੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਹੋ। ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਚਲਾਓ (ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਤਰਕ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ) ਅਤੇ ਕੁਝ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਅੱਖ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ: ਮਾਡਲ ਕਿੱਥੇ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ? ਫਿਰ, ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਜਾਂਚ ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ, ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਾਰੇ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਲਿਖੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਜਿਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਤੀਜਾ ਅਵੈਧ ਹੋਵੇਗਾ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਨਮੂਨੇ 'ਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਗਿਣਤੀ / ਵਰਗੀਕਰਨ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ (ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ, ਖਾਲੀ, ਬਿਨਾਂ ਪੇਂਟ ਕੀਤੇ) ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਮਾਰਕਰਾਂ ਨਾਲ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ, ਮੈਂ ਆਬਾਦੀ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਗਿਣਿਆ।
- [ ] ਮੈਂ ਪਲੇਟ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਆਊਟਲੀਅਰ ਖੂਹਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਿਵਸਥਿਤ ਗਲਤੀ (ਅੰਡਰ/ਓਵਰਕਾਉਂਟਿੰਗ) ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਵਰਗੀਕਰਣ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਵਜੋਂ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ, ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ।