Scopri come Martin Schätz sfrutta YOLOv5 per un'analisi efficiente delle immagini nella ricerca sulle malattie infettive, nel conteggio delle colonie e nel monitoraggio della fauna selvatica.
Hai mai dovuto valutare innumerevoli immagini, dati, risultati e così via? Per rendere il processo ancora più complicato, hai mai dovuto fare queste valutazioni manualmente? Ovviamente è un lavoro che richiede molto tempo.
Per Martin Schätz, YOLOv5 si è rivelato uno strumento utile per ridurre il tempo necessario all'analisi delle immagini nella ricerca e nel monitoraggio delle malattie infettive. Sebbene Martin svolga diversi lavori in uno, l'essenza del suo lavoro si concentra sull'analisi delle bioimmagini, un settore che descrive come "il punto di incontro tra informatica e biologia". Volevamo saperne di più sul lavoro di Martin nel monitoraggio e nel conteggio delle colonie, quindi ci siamo seduti e gli abbiamo fatto qualche domanda.
La logica di Martin nell'implementare YOLOv5 per i suoi progetti nasce dall'esigenza di automatizzare i processi esistenti di rilevamento, classificazione e conteggio degli oggetti. Martin intende utilizzare YOLOv5 anche per casi come il Long-Term Evolution Experiment.
Nei laboratori, le colonie batteriche coltivate su piastre di agar vengono generalmente contate manualmente dai tecnici. Sfortunatamente, il conteggio manuale può portare a risultati che comportano errori. Per risolvere questo problema, Martin ha utilizzato YOLOv5 per automatizzare il processo di conteggio. Questo approccio ha ridotto notevolmente gli errori e il tempo associati al rilevamento e alla classificazione delle colonie.
Per eseguire i test nel mondo microscopico, è necessario valutare gli strisci. Si tratta ancora di un processo che viene eseguito per lo più manualmente. E come sappiamo, i processi manuali sono più inclini all'errore e alla variabilità dei risultati. Inoltre, mentre esistono strumenti adeguati per il rilevamento di oggetti di forme specifiche, esistono strumenti più specializzati per il conteggio e la classificazione automatica di vari oggetti.
"I miei colleghi registrano la fauna selvatica nelle foreste e in altri luoghi e di solito analizzano i video manualmente, il che significa che devono sedersi e analizzare centinaia di video".
Considerando che la ricerca manuale di un maiale selvatico o di un cervo in un video può richiedere una quantità di tempo esorbitante, Martin sapeva che il rilevamento degli oggetti avrebbe potuto ottimizzare questo processo. In questo caso, è stato implementato il sito YOLOv5 che consente di rilevare facilmente e istantaneamente gli animali selvatici quando entrano nella linea di vista della telecamera.
Per il suo master, Martin ha studiato quelli che ama definire "approcci classici all'analisi delle immagini". Mentre terminava la laurea, si parlava sempre più di deep learning, che all'epoca si chiamava semplicemente "reti convoluzionali".
Durante questo periodo, Martin lavorava all'estrazione di dati che non erano molto utilizzabili. Desideroso di potersi sporcare le mani con i dati, Martin ha scelto di immergersi nel mondo dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale.
Al momento, il processo di apprendimento del ML e dell'AI di visione può essere piuttosto complicato. Come persona che utilizza l'IA della visione da tempo, Martin ha citato tre punti per chi vuole iniziare:
Martin Schätz è un ricercatore che svolge anche attività di insegnamento e si occupa di analisi delle immagini biologiche e di elaborazione dei dati nella microscopia confocale. La motivazione alla base del progetto a cui Martin sta lavorando è quella di ottimizzare il processo di analisi delle immagini per la ricerca e il monitoraggio delle malattie infettive. Puoi trovare la documentazione e i dettagli dei tre progetti di Martin sul suo repository repository GitHub. Inoltre, Martin fa parte di NEUBIAS, un'organizzazione che promuove gli strumenti più utilizzati per l'analisi scientifica delle immagini in biologia/microscopia, tra cui questi modelli di deep learning addestrati in Model Zoo.
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