10 let výzvy Cell Tracking Challenge: Pokrok v segmentaci a sledování buněk

Segmentace a sledování buněk má zásadní význam pro využití v různých oblastech vědy i průmyslu. Vývoji a objektivnímu hodnocení algoritmů pro segmentaci a sledování buněk v časosběrných snímcích z optických mikroskopů se od roku 2013 věnuje iniciativa Cell Tracking Challenge.

Do iniciativy jsou zapojeny výzkumné týmy z Ameriky, Austrálie i Evropy, mezi kterými nechybí ani IT4Innovations. V současnosti je do soutěže Cell Tracking Challenge zapojeno více než 50 výzkumných týmů z celého světa. Počítačoví vědci se snaží konkrétní soubory dat zpracovat. Své výsledky zasílají do soutěže ke kontrole a organizátoři soutěže je pak vyhodnocují co do přesnosti a spolehlivosti.

Organizátoři této iniciativy udržují a aktualizují kolekci různorodých souborů dat. Jedná se například o soubory dat zobrazující jak buňky hustě seskupené, tak buňky jednotlivé, ale i buňky rychle se pohybující, a dále například i obrazová data v záměrně horší kvalitě (např. rozostřené snímky).

Výsledky poté zveřejňují na webových stránkách iniciativy. Budují tak žebříček nejlepších soutěžících, resp. nejlepších algoritmů. Soutěž Cell Tracking Challenge funguje zároveň jako katalog. V případě, že vědec potřebuje svá data zpracovat, může se právě do této soutěže podívat, zjistit a vybrat si v současnosti nejlepší metodu dostupnou pro daný typ dat.

Podmínkou soutěže proto je, že účastníci musí své programy veřejně zpřístupnit. Vladimír Ulman z IT4Innovations, jeden z organizátorů soutěže Cell Tracking Challenge, vysvětluje, co je to segmentace a sledování buněk:

Čtěte také: Proč je příroda největší luxus?

„Segmentace buněk je úloha, ve které má počítač najít všechny buňky na zadaném obrázku - je to stejná úloha jako např. chtít obkreslit každého slona na obrázku stáda slonů (to by byla segmentace slonů). A právě schopnost obkreslit je důležitá, protože potom nám počítač dokáže spočítat velikost té buňky (nebo slona), kategorii tvaru a podobně. A pokud by to nebyl obrázek slonů, ale video stáda slonů, tedy časosběrná série obrázků, tak sledování znamená nalezení vždy toho stejného slona na každém snímku z videa. Po úspěšné segmentaci a sledování je počítač schopen identifikovat konkrétního slona či buňku a zjistit, jak se např. mění jeho či její tvar v čase, nebo vzdálenosti mezi nimi. Vědce biology často zajímá, jak buňky mění svůj objem v čase, nebo jak se mění jejich počet, zda se pohybují všechny stejným směrem, nebo chaoticky atd. Pokud to má počítač zjistit a sesumírovat autonomně, potřebuje umět dobře řešit právě segmentaci i sledování. Bez toho to totiž nejde.“

Po deseti letech existence Cell Tracking Challenge a po pěti letech od zveřejnění prvních úspěchů v prestižním vědeckém časopise Nature Methods, publikovali organizátoři soutěže nejnovější výzkumné výsledky, a to opět v časopise Nature Methods. Článek „The Cell Tracking Challenge: 10 years of objective benchmarking“ popisuje, co se v tomto oboru událo za posledních pět let, a také kam se tato soutěž posunula.

Vladimír Ulman dodává: „Hlavním nosným tématem je, že právě těch pět let zažilo malou revoluci v podobě nástupu umělé inteligence (AI). V roce 2017 jsme měli jedinou AI metodu a dnes prakticky nedostáváme výsledky získané jinak než pomocí AI. Náš nejnovější článek popisuje, jaké metody se nejčastěji používají a jaké jsou vhodné pro který typ dat. Uvádíme také analýzy výkonnosti metod a jejich vztahu k povaze vstupních dat atd. Vysvětlujeme, jak jsme postupně tuto soutěž doplňovali o nové typy dat, což rozšiřuje paletu katalogu a potenciální užitečnost celého snažení.“

IT4Innovations bylo spoluzodpovědné právě za rozšiřování dat. Vědci z IT4Innovations se podílí například na vývoji nástroje pro anotování dat a také nástroje pro tzv. kolaborativní sledování buněk. Vladimír Ulman potřebu anotování dat vysvětluje:

„Potřeba tzv. anotování dat se objevila právě kvůli metodám AI. Anotování znamená ručně obkreslit a sledovat část dat z katalogu, a to pro trénování modelů počítačového zpracování obrazu. Anotování se tradičně dělá ručně, což je nevhodné při potřebě zpracování velkého množství dat. IT4Innovations přišlo s řešením. Umožnilo vytvořit supočítačem anotovaná data, tzv. silver standard corpus, kdy počítač dokázal anotovat 99,8 % procent všech buněk v obraze. AI tak má dost příkladů, jak se kvalitně tzv. natrénovat. Tento výsledek je volně přístupný na webových stránkách Cell Tracking Challenge. V soutěži se také začínají objevovat metody AI, které byly na těchto datech natrénovány.

Čtěte také: Krásy argentinské provincie

Automatizované sledování buněk je jedním z nejdůležitějších nástrojů v biologickém výzkumu a lékařství. CTC, která byla zahájena v roce 2013, poskytuje platformu pro objektivní hodnocení automatizovaných algoritmů pro sledování buněk.

Od poslední zprávy z roku 2017 provedl tým několik pozoruhodných vylepšení. Úložiště datových sad bylo rozšířeno o nové datové sady, které zvyšují jeho rozmanitost a komplexnost. Ze 13 datových sad v roce 2017 se nyní úložiště může pochlubit 20 datovými sadami, které představují různé typy buněk a zobrazovacích metod. Oblast automatizovaného sledování buněk prošla v průběhu let významnými změnami.

Cell Tracking Challenge poskytuje cenný pohled na aktuální stav a budoucí směřování v oblasti automatizovaného sledování buněk. Zatímco bylo dosaženo značného pokroku, stále je před vědci řada výzev, které je třeba překonat.

Z FI MU se na této výzkumné práci podíleli prof. Michal Kozubek a jeho kolegové z CBIA (Centra analýzy biomedicínského obrazu) - doc. Martin Maška, dr. Vladimír Ulman, Mgr. Tereza Nečasová, doc. Petr Matula a Mgr. Filip Lux.

Nové datové sady CTC přidané po roce 2017

Následující obrázky ilustrují nové datové sady přidané do CTC po roce 2017:

Čtěte také: Přečtěte si recenzi knihy Kniha, obraz a příroda

Fig. 1: CTC datasets added after 2017. In: KOZUBEK, Michal, Carlos ORTIZ-DE-SOLÓRZANO a další. Nature methods: techniques for life scientists and chemists. Nature Methods [online]. 2023 [cit. 2023-09-25].

Výzva Cell Tracking Challenge (CTC) je pokračující iniciativa, která se stala základním kamenem ve vývoji algoritmů pro segmentaci a sledování buněk. Z FI MU se na této výzkumné práci podíleli prof. Michal Kozubek a jeho kolegové z CBIA (Centra analýzy biomedicínského obrazu) - doc. Martin Maška, dr. Vladimír Ulman, Mgr. Tereza Nečasová, doc. Petr Matula a Mgr. Filip Lux. Všem vědcům k tomuto úspěchu srdečně blahopřejeme.

tags: #10 #years #challenge #příroda

Oblíbené příspěvky:

• Vliv znečištění ovzduší na zdraví
• Švédská aktivistka Greta Thunberg
• Vymezení Cílů Environmentální Výchovy
• Inspirace pro dívčí pokoj
• Znečištění ovzduší ve městech