| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
Узнай стоимость своей работыБесплатная оценка заказа! |
Кто сказал что у дошкольников не бывает диктантов? Вы слышали о диктантах, в результате которых на листке появляется картинка? Малыш в игре тренирует навыки счета. Настоящий Графический диктант по клеточкам понравится не только дошкольникам, но и учащимся начальных классов.
Графический диктант — это не совсем обычный диктант. Это больше игра для ребенка, чем обучение. Но интересные задания развивают у детей внимательность и умение различать направления: вправо-влево, вниз-вверх. Кроме того, малыш должен уметь считать. Не думайте, что это трудно. Весь диктант заключается в рисовании коротеньких линий на обычном тетрадном листе в клеточку. Малыш учится ровно рисовать линию, писать под диктовку взрослого и немножко считать. Учитель говорит например: проведи линию вправо на 2 клеточки, теперь вверх на 1 клетку и вниз на 5 и т. д.
После окончания диктанта на тетрадном листочке появляется фигурка. Это может быть птичка, домик, елка, песик или другое животное. Фигурка «появится» только, если диктант был выполнен правильно, если ребенок нигде не ошибся. Детям очень нравятся такие упражнения. Они с удовольствием рисуют по клеточкам и просят повторить занятие еще и еще. Если вы хотите провести графический диктант с группой детей или в классе на уроке, нужно подготовить всё заранее.
Посадите детей за столы, вручите им карандаши (так легче исправить ошибку в диктанте), листочки в клеточку (можно использовать тетради с крупной клеткой) и ластик. Затем следует объяснить деткам как будет проводиться диктант. Сначала проговариваем с детьми что мы будем делать:
Сейчас мы с вами будем рисовать интересные фигурки. Какие, я вам не скажу. Это вы увидите, если правильно выполните работу, будете внимательно меня слушать и не путать направление «право-лево».
Я буду вам диктовать на сколько клеточек нужно провести линии и в каком направлении. Вы будете проводить эти линии по клеточкам, не отрывая карандаш от бумаги, а потом мы вместе посмотрим, что получилось. Старайтесь, чтобы линии были у вас ровные и красивые, тогда рисунок получится замечательный.
В первый раз можно попробовать рисовать на доске вместе с детьми, чтобы они видели как им нужно работать, а второй и последующие диктанты маленькие ученики смогут выполнять уже без вашей подсказки.
С малышами перед диктантом нелишне будет повторить где правая и левая рука, как рисовать линию вправо и влево.
После выполнения диктанта обязательно похвалите детей, исправьте вместе ошибки, если они есть. Если дошкольнику понравятся такие упражнения, можно попросить их придумать и самим нарисовать по клеточкам фигурки, а потом вместе составить интересный графический диктант.
Диктант «Слон» Поставьте в верхнем левом углу точку. Это будет начало нашей картинки. Начиная от точки, проведи линии по клеточкам: 4 клетки вправо, 1 вниз, 5 вправо, 8 вниз, 3 влево, 3 вверх, 1 влево, 3 вниз, 3 влево, 4 вверх, 1 влево, 2 вниз, 1 влево, 1 вниз, 1 влево, 2 вверх, 1 вправо, 6 вверх. Диктант «Золотой ключик» Поставь точку в серединке листка слева. Начинай рисовать линии от этой точки: отсчитай 8 клеток вправо, 2верх, 3 вправо, 5вниз, 3 влево, 2 вверх, 4 влево, 3 вниз, 1влево, 1 вверх, 1 влево, 1 вниз, 1 влево, 3 вверх, 1 влево, 1 вверх.
Диктант «Зайчик» Отступи 5 клеточек справа и 3 сверху, поставь точку. Будем рисовать от этой точки. Нарисуй 1 клеточку вправо, 3 вниз, 2 вправо, 2 вниз, 1 влево, 2 вниз, 3 вправо, 3 вниз, 1 влево, 1 вверх, 1 влево, 2 вниз, 1 вправо, 2 вниз, 2 вправо, 1 вниз, 6 влево, 1 вверх, 1 влево, 1 вверх, 1 вправо, 12 вверх. Вместе с детьми разберите какие получились фигурки. К каждой фигурке можно придумать небольшие стишки или присказки.
Надеюсь вашим деткам понравится выполнять графические диктанты по клеточкам. На картинках (они кликабельны), я выбрала самые интересные графические диктанты для малышей.
Великолепная, свежая идея. Уже опробовал на практике.
Для детей увлекательно и развитие несомненно полезное. Как практикующий педагог, могу с уверенностью сказать, о том, что подобные упражнения, так называемые графические диктанты, являются хорошими развивающими заданиями для детей дошкольного и младшего школьного возраста, учат малышей ориентироваться в пространстве тетради, развивают пространственное мышление, учат понятиям «верх-низ», «право-лево». Графические диктанты, рисование по клеточкам, способствуют развитию мелкой моторики рук, а значит, в целом, благоприятно воздействуют на речевое развитие ребенка. Образное мышление, творческие способности тоже хорошо развиваются при выполнение подобных увлекательных заданий. Плюсом является еще и то, что детишки учатся действовать по определенному алгоритму, выполнять инструкции, а это очень важное умение, которое пригодится каждому ребенку при поступлении в школу. Работаю в школе и знаю не понаслышке, что для многих детей проблемно определить лево-право и даже вверх-вниз.
Поэтому активно использую графические диктанты. Они никогда не надоедают: картинка-то каждый раз получается разная! Мой ребенок очень любит рисовать. Когда увидела на сайте это занятие очень обрадовалась. Теперь не оторвать от тетрадки. Мало того, что он теперь научился определять где лево, а где право, он теперь в садике показывает другим детям. Воспитатели в восторге! А я так горжусь им. Я сама в детстве обожала такие диктанты! Очень полезное занятие: интересно и познавательно, учит внимательности и аккуратности, помогает закрепить знания на вверх/вниз — вправо/влево. Моему сыну 3,5 года, уже сейчас я его готовлю к школе, в игровой форме учим цифры буквы, теперь попробуем рисовать по клеточкам, спасибо за идею. Хорошая вещь, ведь она позволяет детям дошкольного возраста в игровой форме развивать свою память и внимание, да и к школе подготовиться)) Полезное и интересное занятие. Мы дома садим и папу рядом с дочкой, чтобы веселее было. Повторяем и право-лево, и вверх-вниз. Супер! В школе понадобилось! Учительница и ребята в восторге!
Поступление в школу – важный момент в жизни ребенка и его родителей. Чем лучше ребенок будет подготовлен к школе психологически, эмоционально и интеллектуально, тем увереннее он будет себя чувствовать, тем легче у него пройдет адаптационный период в начальной школе. Графические диктанты или рисование по клеточкам для дошкольников хорошо помагают родителям и педагогам планомерно подготовить ребенка к школе и предотвратить такие типичные трудности в обучении, как неразвитость орфографической зоркости, неусидчивость и рассеянность. Регулярные занятия с данными графическими диктантами развивают у ребенка произвольное внимание, пространственное воображение, мелкую моторику пальцев рук, координацию движений, усидчивость. Рисование по клеточкам – очень увлекательное и полезное занятие для детей. Это игровой способ развития у малыша пространственного воображения, мелкой моторики пальцев рук, координации движений, усидчивости.
Графические диктанты могут с успехом применяться для детей от 5 до 10 лет. Выполняя предложенные в выложенных ниже заданиях — графических диктантах, ребенок расширит кругозор, увеличит словарный запас, научится ориентироваться в тетради, познакомится с разными способами изображения предметов.
В каждом диктанте даны задания для детей 5-ти – 7-ми лет. Графический диктант можно выполнять в двух вариантах:
1. Ребенку предлагают образец геометрического рисунка и просят его повторить точно такой же рисунок в тетради в клетку.
2. Взрослый диктует последовательность действий с указанием числа клеточек и их направлений (влево, вправо, вверх, вниз), ребенок выполняет работу на слух, а затем сравнивает методом наложения свое изображение орнамента или фигуры с образцом в пособии. Графические диктанты дополнены загадками, скороговорками, чистоговорками и пальчиковой гимнастикой. В процессе занятия ребенок отрабатывает правильную, чёткую и грамотную речь, развивает мелкую моторику рук, учится выделять отличительные особенности предметов, пополняет свой словарный запас. Задания подобраны по принципу «от простого к сложному». Если вы начинаете заниматься с ребенком по этим графическим диктантам, выполняйте с ним задания по порядку: начинайте с самых первых простых диктантов и постепенно переходите к более сложным. Для занятий необходима тетрадь в клетку, простой карандаш и ластик, чтобы ребенок мог всегда исправить неправильную линию. Для детей 5 – 6-ти лет лучше использовать тетрадь в крупную клетку (0,8 мм), чтобы не перенапрягать зрение. Начиная с графического диктанта №40 все рисунки расчитаны на обычную школьную тетрадь (в тетради в крупную клетку они не поместятся). В заданиях используются следующие обозначения: количество отсчитываемых клеток обозначается цифрой, а направление обозначается стрелкой. Например, запись:
Во время занятий очень важен настрой ребенка и доброжелательное отношение взрослого. Помните, что занятия для ребенка – не экзамен, а игра. Помогайте малышу, следите за тем, чтобы он не ошибался. Результат работы всегда должен удовлетворять ребенка, чтобы ему вновь и вновь хотелось рисовать по клеткам. Ваша задача – помочь ребенку в игровой форме овладеть необходимыми для хорошей учебы навыками. Поэтому никогда не ругайте его. Если у него что-то не получается, просто объясните, как надо делать правильно. Чаще хвалите малыша, и никогда ни с кем не сравнивайте. Продолжительность одного занятия с графическими диктантами не должна превышать 10 – 15 минут для детей 5-ти лет, 15 – 20 минут для детей 5 – 6-ти лет и 20 – 25-ти минут для детей 6 – 7-ми лет. Но если ребенок увлекся, не стоит останавливать его и прерывать занятие. Обратите внимание на посадку ребенка во время выполнения диктанта, на то, как он держит карандаш. Покажите малышу, как надо удерживать карандаш между фалангами указательного, большого и среднего пальцев. Если ребенок плохо считает, помогайте ему отсчитывать клетки в тетради. Перед каждым занятием обязательно поговорите с ребенком о том, что есть разные направления и стороны. Покажите ему, где право, где лево, где верх, где низ. Обратите внимания малыша, что у каждого человека есть правая и левая сторона. Объясните, что та рука, которой он ест, рисует и пишет – это правая рука, а другая рука – левая. Для левшей наоборот, левшам надо обязательно объяснять, что есть люди, для которых рабочая рука – правая, а есть люди, для которых рабочая рука – левая. После этого можно открывать тетрадь и учить ребенка ориентироваться на листе бумаги. Покажите ребенку, где у тетради левый край, где правый, где верх, где низ. Можно объяснить, что раньше в школе были наклонные парты, поэтому верхний край тетради и назвали верхним, а нижний нижним. Объясните малышу, что если вы говорите «вправо», то надо вести карандашом «туда» (вправо). А если говорите «влево», то надо вести карандашом «туда» (влево) и так далее. Покажите малышу, как надо считать клеточки. Вам самим тоже понадобится карандаш и ластик для того, чтобы отмечать прочитанные строчки. Диктанты бывают довольно объемные, и чтобы вам не запутаться, ставьте точки карандашом напротив строчек, которые читаете. Это вам поможет не сбиться. После диктанта все точки вы сможете стереть. Каждое занятие включает в себя графический диктант, обсуждение изображений, скороговорки, чистоговорки, загадки и пальчиковую гимнастику. Каждый этап занятия несет смысловую нагрузку. Занятия с ребенком можно выстраивать в разной последовательности. Можно вначале сделать пальчиковую гимнастику, прочитать скороговорки и чистоговорки, а затем сделать графический диктант. Можно наоборот, сначала сделать графический диктант, о потом скороговорки и пальчиковая гимнастика. Загадки лучше загадывать в конце занятия. 
В этом случае от ребенка требуется дополнить изображение, повторив его в зеркальном отражении. Задание под силу учащимся младших классов. Имеющаяся на листе половинка рисунка подскажет, как выполнить задание.
Для начала рекомендуется использовать легкие рисунки: половина домика, геометрические фигуры. Постепенно для работы можно взять более сложные элементы.
Рисунки по клеточкам в тетради ребенок делает на слух, выполняя задания взрослого. Работа осуществляется поэтапно, взрослый человек диктует количество нужных клеточек и направление линий. После выполнения диктанта рисунок сравнивают с образцом.
Для работы надо приготовить:
Не рекомендуется устраивать продолжительные занятия, которые утомят ребенка. Для пятилетних детей достаточно 10 минут, дети более старшего возраста для выполнения графического диктанта с пользой потратят 15-25 минут своего времени.
Чтобы занятие сделать более интересным, можно предложить детям раскрасить получившееся изображение.
Для дошкольников можно проводить диктанты, но они будут не простые, а графические. В результате такого диктанта на листочке появится изображение, а ребенок сможет потренироваться считать до десяти и усвоит понятия «право-лево», «верх-низ». Если вы, как педагог, будете давать своим ученикам несколько графических диктантов в неделю, то они уже через несколько месяцев перестанут путаться в счете и начнут правильно ориентироваться в понятиях «право-лево», «верх-низ».
Рисование графических диктантов также позволяет детям сосредоточиться на том, что они слушают и слышат, что говорит учитель. Это одно из самых важных умений в школе и дети должны развивать его, учится удерживать внимание на одном задании.
Для дошкольников очень важно правильно настроится на графический диктант по клеточкам. Такое задание должно быть для ребенка игрой и важно, чтобы она несла только положительное впечатление и разжигала интерес, а не была неприятной обязанностью.
Если вы видите, что ребенок часто ошибается, стоит помочь малышу и объяснить, что он делает не правильно, чтобы его интерес к такому занятию как рисование картинки по клеточкам не угас. Главное в графическом диктанте – это то, чтобы ребенок хотел рисовать по клеточкам снова и снова, овладевая навыками хорошей учебы.
Что легче всего будет нарисовать ребенку:
Все выполнение задания заключается в том, что ребенок рисует короткие линии на листочке в клеточку, ориентируясь, куда нужно вести карандашную линию, слушая диктовку учителя. Ребенок овладеет навыками рисования прямых аккуратных линий, научится что-то писать под диктовку и закрепит свои навыки счета.
Воспитатель должен будет говорить, что нужно рисовать линию влево на три клетки, а потом подняться вверх на одну клетку, нарисовать линию вправо на одну клетку, снова подняться вверх на две клетки и так далее.
После того, как малыш завершит свое рисование по клеточкам, то у него должна получится красивая простая картинка, например, самолет. Если ребенок внимательно слушал и выполнял команды учителя, то у него получится правильная и завершенная картинка. Если же картинка не получилась, то графический диктант был выполнен не правильно, но малышу не надо расстраиваться, просто в следующий раз уделите ему немного больше внимания и помогите исправить ошибки.
Чтобы распечатать – кликните по картинке, она откроется в дополнительном окне, после чего нажмите правой кнопкой мыши и выберите “Печать”.
Для того чтобы проводить графические диктанты с группой детей или индивидуально, учителю нужно подготовиться. Сначала нужно будет найти подходящие видео или картинки и распечатать их, желательно чтобы на картинках были не только изображены результаты диктанта, но также и располагались пояснения к каждому их них. Так проводить это задание для детей будет намного проще.
Чтобы провести рисование по клеточкам в группе, стоит рассадить детей за столы и дать им по листику в клетку и карандашу с резинкой. Поясните детям, что нужно делать, можете не говорить, что получится в результате вашей игры, пусть им будет еще интереснее.
Главное, чтобы детки слушали вас внимательно и правильно выполняли то, что вы им говорите. Если задание выполняется группой первый раз, не торопитесь, убедитесь, что дети успевают за вашей диктовкой. Попросите детей рисовать ровные и аккуратные линии не спеша, чтобы рисунки у них получились красивыми.
В первый раз вы можете рисовать мелом на доске, пока дети рисуют на листиках, чтобы они знали, что им нужно делать, а потом дети могут начать рисовать уже и без ваших подсказок. Также, нелишне будет, перед тем как проводить графическое рисование картинок, повторить с детьми, где правое и левое направление, верх и низ, а также счет до десяти.
После того, как дети выполнили диктант, похвалите их за старание, вместе сделайте работу над ошибками, если они, конечно, были допущены. Если маленьким ученикам понравится выполнять такие задания, то можете дать им задание самим пофантазировать и нарисовать рисунки по клеткам, а потом вы вместе придумаете упражнение к этому рисунку.
Например, есть хороший рисунок, который можно использовать, если задание выполняется детьми самостоятельно в первый раз.
Нужно нарисовать собачку, для этого нужно поставить точку посередине листочка справа. Это будет начальная точка картинки.
От этой точки нужно будет провести 1 клеточку вправо, 3 вверх, 2 вправо, 1 вверх, 1 вправо, 3 вниз, 6 вправо, 1 вверх, 1 вправо, 1 вверх, 1 вправо, 2 вниз, 1 влево, 4 вниз, 1 влево, 2 вниз, 3 влево, 1 вверх, 1 вправо, 1 вверх, 2 влево, 1 вниз, 1 влево, 1 вниз, 2 влево, 1 вверх, 1 вправо, 2 вверх, 1 влево, 1 вверх, 3 влево, 1 вверх.
razvitieiq.ru
На этапе подготовки к занятиям необходимо объяснить детям смысл задания и показать, как рисовать по клеточкам. Дошкольникам уже знакомы геометрические формы и основные цвета, а так же их оттенки.
Занятие рекомендуется провести в игровой форме, так дети лучше усваивают важную информацию. В случае неудачи ребенка необходимо подбодрить и немного помочь ему в выполнении работы.
Дошкольникам удобнее выполнять графические рисунки на листе в крупную клетку.
Кроме тетрадного листа для занятия понадобится простой карандаш, ластик для того, чтобы подкорректировать линии, и шаблон рисунка.
Начиная занятие, детям надо объяснить, что весь рисунок можно выполнить, не отрывая карандаш от тетрадного листочка. Иными словами, творческий процесс представляет собой медленное и непрерывное движение карандаша по клеткам.
Если ребенок сбился, то следует помочь ему продолжить рисунок с того места, где работа пошла неверно. Как правило, к концу работы дети уже способны завершить рисунок самостоятельно, поскольку догадываются по имеющимся на листочке очертаниям, куда провести линию.
Мы уже с вами рисовали разные сердца, и, казалось бы, рисование звезды будет простым. Все с детства помнят, как это делается. Но как, оказывается, даже у звездочек есть свои трудности. Прежде чем рассмотреть сложные варианты звезд и приступить к рисованию рисунков, предлагаем рассмотреть, как нарисовать звезду пятиконечную, если есть циркуль.
Нам потребуется:
Инструкция, которую вы увидите ниже, поможет вам понять, как правильно нарисовать звезду пятиконечную. Что нужно сделать:
Готово! Используйте ластик, чтобы убрать все сделанные ранее вспомогательные штрихи. Это не единственный способ, который может помочь вам узнать, как нарисовать звезду пятиконечную.
Есть другие, которые помогут обойтись без циркуля.
Для предстоящей работы вам потребуется лишь карандаш, линейка и бумага.
По сути, звезда – это точки, которые нужно соединить между собой линиями, но проблема заключается в том, что эти линии должны быть одинаковыми и ровными, а точки расположены в конкретных местах.
Итак, как нарисовать звезду пятиконечную с помощью линейки:
Если все было сделано правильно, то вы узнали, как можно нарисовать звезду пятиконечную с помощью простой линейки и карандаша.
Подробные пошаговые схемы с шаблонами можно найти на тематических сайтах в интернете. Для упрощения задачи можно положить перед юным графиком образец рисунка.
Подобные задания полезны для развития учащихся младших классов. Графический диктант по клеточкам для школьников содействует пониманию арифметики, учит ориентации в пространстве, развивает самостоятельность, упрощает решение заданий по математике.
На подобных занятиях дети учатся:
Младшим школьникам интересны и полезны занятия в виде «елочки», в которых готовый шаблон имеет вид цифровой схемы со стрелками. Цифры означают количество клеток, а направление линий задают стрелки.
Для работы понадобятся готовые листы с начальной точкой и готовой схемой работы.
Детям необходимо объяснить, как рисовать по клеточкам, значение стрелок и контролировать процесс работы. Занятие потребует внимания и сосредоточенности.
Для работы можно предложить схематичный рисунок утки, змеи, елочки, человечка, жирафа или робота.
Готовые рисунки будут интереснее, если их раскрасить цветными карандашами.
Сегодня очень популярным стало непросто знать, как правильно нарисовать красивую звездочку пятиконечную, а как изобразить ее оригинально и ярко. Если вы относитесь к желающим нарисовать интересную картинку, то урок подобран специально для вас. Будем рисовать по клеткам.
Подготовьте:
Если таким рисованием вы не занимались, придерживайтесь предложенного инструктажа. Кто уже делал рисунки по клеткам, может придумать свое оформление, и звезда станет еще интереснее. Начнем:
Готово. Вот как можно нарисовать милую звездочку по клеткам.
Школьники 3-4 классов знакомы с правилами построения геометрических фигур и способны высчитать размеры объектов. Поэтому им под силу более сложные графические рисунки. Задания в виде домашней работы можно задавать при помощи специальных сервисов в интернете.
Симметричные схемы ребенок сможет, дойдя до половины, дорисовать самостоятельно.
Для домашних занятий несложно найти шаблоны в интернете вместе с графическими схемами.
Можно вычертить изображение краба, сложного робота и многие другие. Готовые шаблоны несложно найти в интернете.
Подобные занятия содействуют развитию пространственного и логического мышления.
Для выполнения подобных заданий не потребуются инструкции со стрелками и цифрами. Рисунок наполовину уже готов, его требуется завершить, опираясь на несложные расчеты и свое воображение.
Задания подобного типа подходят для школьников, которые уже знакомы с зеркальным отображением. Ребенок понимает, что на листе необходимо вычертить вторую половинку рисунка, точно повторяющую образец.
Изображения могут быть разными. Важно, чтобы тематика была интересна ребенку. Для точного выполнения задания потребуется считать клеточки, сравнивать и анализировать.
Готовые шаблоны заданий несложно скопировать из интернета, найти в тетрадях на печатной основе или нарисовать самостоятельно.
Маленькие рисунки по клеточкам ребенок может вычертить сам, изобразив интересующие его темы. Например, героев «Майнкрафт» или что-то другое.
Графическое рисование по клеточкам содействует разностороннему развитию ребенка, помогает подготовить его к школе, освоить математику и геометрию, сделает более внимательным и дисциплинированным человеком.
Для детских вариантов можно взять за основу одну из предложенных выше инструкций.
Соблюдать строгие пропорции здесь не потребуется. Достаточно знать, как нарисовать ровную звезду.
Рисунок можно будет повторить несколько раз, и украсить ими стену в детской комнате, а если вы сделаете звездочку двухсторонней, то она станет идеальным украшением, подвешенным под потолок. Для рисования возьмем:
Размер звездочки, вы можете выбрать самостоятельно. Теперь можно приступать к пояснениям как нарисовать звездочку:
Начнем делать набросок. Проводим произвольную вертикальную полосу. Не давите на карандаш, эта линия должна быть едва заметной. Ее нужно стереть перед окрашиванием.
Если времени нарисовать картинку нет, но нужна звезда, шаблон придет к вам в помощь. Сайт megamaster.info подобрал для вас несколько примеров детских звезд. Но подробнее о шаблонах мы поговорим ниже.
Часто мнение о фильме складывается у нас еще до просмотра, ведь на наши ожидания оказывает влияние множество факторов.
После того, как мы наслушались рассказов друзей, насмотрелись трейлеров и начитались отзывов, у нас уже вырисовываются определенная картинка и представление о кино. Но нередко они лишь вводят нас в заблуждение, лишний раз напоминая о том, что о вкусах не спорят и никогда не стоит судить о конфете по обертке.
Мы в AdMe.ru с интересом прошерстили тред, в котором пользователи вспомнили, от каких кинокартин они не ждали многого, а в итоге получили море удовольствия. Вопрос о том, что посмотреть вечером, у нас отпал сам собой.
«Поиск». Сама концепция фильма — события разворачиваются на экранах гаджетов и компьютеров — поначалу казалась мне дешевой уловкой. Тем более что до этого я посмотрела ленту «Убрать из друзей» в таком же формате, а она оставляет желать лучшего. Но у создателей получился захватывающий триллер с запутанным сюжетом, который держал меня в напряжении до самого конца. К тому же картина напичкана пасхалками и подсказками на заднем плане, ради которых стоит посмотреть ее еще раз. © liloyoulolo / Reddit
«Малавита». Я ожидал, что сюжет будет избитым до ужаса, а на деле фильм оказался достаточно глубоким и цепляющим. © Tima_chan / Reddit
«Александр и ужасный, кошмарный, нехороший, очень плохой день». Мои дети недавно выбрали этот фильм для семейного просмотра. Я ожидал увидеть типичную и ненапряжную диснеевскую комедию, из тех, что мелких смешат до слез, а взрослых заставляют съеживаться от неловкости. Но она оказалась реально смешной от начала до конца. С удовольствием пересмотрю ее в будущем. © crlarkin / Reddit
«Джокер». Почему-то мне казалось, что он будет слишком вычурным: очередной блокбастер с раздутым бюджетом, посвященный психическому расстройству. Меня затащили в кинотеатр чуть ли не силой, и я неожиданно для себя осталась под впечатлением. © Teisha_r / Reddit
«Апгрейд».
Шел на фильм, абсолютно ничего от него не ожидая, и был приятно удивлен простой, но захватывающей историей, прекрасной актерской игрой и бесподобно снятыми экшен-сценами. © nospaceallowedd / Reddit
«Зависнуть в Палм-Спрингс». Посмотрел его 2 дня назад. Ожидал миленькую, но проходную романтическую комедию. А фильм оказался, к моей радости, остроумной фантастикой с хорошей игрой актеров. © geefadadeedoo / Reddit
«Гордость и предубеждение и зомби». Думала, что буду плеваться, а в итоге фильм мне очень понравился. Лили Джеймс была хороша в роли Элизабет. А сценаристам каким-то образом удалось гармонично вписать зомби в классическую сюжетную линию «Гордости и предубеждения», не разрушив ее. © ForeverWillow / Reddit
«Джон Уик». Киану Ривз в роли наемника на пенсии мстит людям за свою собаку? Включил этот боевик фоном, чтобы подремать под него. А сна в итоге не было ни в одном глазу. © wilyquixote / Reddit
«Счастливого дня смерти». Ожидания по поводу этого фильма у меня были ниже некуда. Но мне кажется, что тема временной петли обыграна в нем даже лучше, чем в «Дне сурка». В общем, всем советую. © RodneyFilms / Reddit
«Музыкальный конкурс Евровидение: История группы Fire Saga»
«Тихоокеанский рубеж». Когда я впервые увидел трейлер, мы с друзьями подумали, что это будет среднячок в духе «Трансформеров», где гигантские роботы противостоят гигантским монстрам. Что ж, в плане сюжета так и оказалось. Но фильм настолько круто снят, что довольно глупая завязка совсем не кажется проблемой. Серьезно, где вы еще видели, чтобы от огромного монстра отбивались кораблем, как бейсбольной битой? © Tob***oIsRadioactive / Reddit
«Бойфренд из будущего». На первый взгляд это типичная слезовыжимательная романтическая комедия для женщин среднего возраста, с обаятельными актерами в главных ролях. Но на деле фильм оказался очень тонким и глубоким произведением, способным тронуть сердце любого. © marcuschookt / Reddit
«Вечное сияние чистого разума». Пытался посмотреть картину, когда она только вышла, но выключил через 30 минут. Серьезный Джим Керри? Да в этом нет никакого смысла. Много лет спустя мне выпала возможность попробовать снова, и я был потрясен. Теперь это один из моих любимейших фильмов за все время. © WackyMister / Reddit
«Охота на дикарей». Такого я уж точно не ожидал. Хотя мне понравился трейлер, не могу сказать, что я сильно заинтересовался, но все же решил сходить. Из кинотеатра я вышел в полном восторге. Насмеялся от души. © friendlyBear331 / Reddit
«Школа рока». Впервые увидел его по кабельному спустя лет 5 после того, как он вышел на экраны. Вспомнил, как закатывал глаза от трейлера и был цинично настроен к фильму. Но просмотр обернулся волшебным музыкальным путешествием, полным смеха и ценных жизненных уроков. © IronCreeksRico / Reddit
«Тело Дженнифер». Я думал, что лента будет полным отстоем, но на деле она оказалась очень крутой. Если расценивать ее как незамысловатый ужастик для мальчиков-подростков, то да, она может показаться вам паршивой. Но если разглядеть здесь социальный подтекст и критику токсичной женской дружбы, вы поймете, что фильм очень даже хорош. © MilkPudding / Reddit
«Простая просьба». Девушка убедила меня посмотреть его вместе с ней после долгого рабочего дня. Я поначалу отнекивался, но в итоге получил массу удовольствия. Фильм гораздо лучше, чем может показаться. И каждый новый поворот сюжета перечеркивает догадки, которые у вас были до этого. К тому же Блейк Лайвли и Анна Кендрик просто бесподобны на протяжении всей картины. © aleyva7 / Reddit
«Мег: Монстр глубины». Я абсолютно ничего не ждала от этого фильма, но в итоге плакала, радовалась вместе с персонажами и смеялась над шутками. Меня он реально очаровал, хотя и был дурацким. © Status-Broccoli / Reddit
«Стажер». Очаровательнейшая комедия со множеством маленьких жизненных уроков. Я смотрел ее десятки раз и даже купил на YouTube, чтобы посмотреть на телефоне. А ведь трейлеры в свое время навели на меня тоску. © dj-riff / Reddit
А от каких фильмов вы остались в восторге, хотя изначально не возлагали на них больших надежд?
Поход к психологу может кардинально изменить жизнь. Так и случилось с героиней рассказа врача-невролога Марии Пановой, которая является автором блога «Мозговедение». В этом небольшом тексте Мария описывает жизнь Лены — женщины, которая казалась всем удобной и хорошей, но не была счастливой.
AdMe.ru публикует рассказ с разрешения автора.
Всю жизнь Лена была хорошей. Ее любили соседи, коллеги по работе, случайные дети знакомых и буквально все вокруг.
В этом не было никакой магии. Просто Лена была удобная.
Соседям всегда давала взаймы. Коллегам по работе в поликлинике помогала писать отчеты, которые не входили в ее должностные обязанности. Случайные дети знакомых сидели у Лены на голове, пока она развлекала их и читала им сказки. Знакомые же в это время шумно отмечали у нее на кухне очередной праздник, отдыхая душой и телом.
Жизнь у Лены была хорошая. Потому что все как у людей: в двадцать вышла замуж, родила двоих детей. Со свекровью не ругалась, уважала ее. Терпела нападки, непрошенные советы, иногда и прямые оскорбления. А что — не чужие ж люди.
На работе ничем не выделялась, делала свое дело тихо и без жалоб. Хобби у Лены не было, потому что некогда. Летом дача и закатка банок. Осенью дача и закатка банок. Зимой дни короткие, тут бы успеть приготовить ужин после работы, всех накормить и сделать с детьми уроки. Весной просто не было ни на что сил.
Однажды Лена сделала странное. Взяла и пошла к психологу.
С этого момента ее прекрасная жизнь пошла под откос.
Лена уволилась с работы. На вопросы завполиклиникой и главного врача с улыбкой пожала плечами: «Денег платите мало, а работала я всегда за себя и того парня. Мне давно предлагали другую работу. Я согласилась». И правда ведь, через полмесяца вышла на другую работу, в известный медицинский центр.
Лена принялась учиться. Какая учеба в тридцать? А Лена знай себе после работы открывает ноутбук и слушает лекции, тесты проходит и улыбается, словно Мона Лиза. Будто это не два часа унылого бубнежа про какие-то там артерии и линейную скорость кровотока, а сакральные знания. Совсем умом тронулась!
Дальше — больше. Через месяц общения с психологом Лена подала на развод. Муж в шоке! Как теперь оплачивать коммунальные услуги? Где найти парные носки? Кто приготовит ужин? Бросила такого хорошего мужика ни за что ни про что. На все вопросы свекрови и бывшего супруга снова включала Мону Лизу и пожимала плечами: «Простите, мне очень жаль».
А сама — светится просто, змея подколодная! Будто пара невидимых крыльев у нее за плечами выросла.
Девчонок своих с собой жить забрала. Одну отдала на танцы, вторую — на занятия живописью. Дочки довольные, успехи делают. А она знай себе улыбается: «Хорошо, что у меня время на вас появилось. И деньги. Правда?»
Была Лена хорошая, а стала плохая. Для всех вокруг плохая. Кроме своих дочерей. Да еще нового начальника — директор медицинского центра, где она работала, в ней души не чаял: она подняла им продажи вдвое, запись к ней была за два месяца. А она знай себе работает да улыбается. Знакомая такая улыбка, где-то он ее видел. На картине какого-то художника, Леонардо, что ли?
Вот что психологи с людьми делают. Рушат крепкие браки, увольняют с работы, рассоривают со свекровями.
Мозг — дело темное!
Может быть, у вас тоже есть истории о том, как поход к психологу изменил жизнь?
Ноутбук предназначен для тестирования конвертации в другие форматы.
Он содержит ячейки Markdown и ячейки кода с различными типами выходы.
Можно написать курсивом (тот же с подчеркиванием ), жирным шрифтом (тот же с нечетким ) и [STRIKEOUT: зачеркивание]. Мы также можем
напишите предварительно отформатированный текст .\ infty f (x) \ delta (x — x_0) dx = f (x_0) \]
Мы также можем написать код с красивой подсветкой синтаксиса:
| A | B | A и B |
|---|---|---|
| Ложь | Ложь | Ложь |
| Истинно | Ложь | Ложь |
| Ложь | Истинно | Ложь |
| Истинно | Истинно | Истинно |
Значок записной книжки Jupyter (локальный):
Логотип Python (местный):
Логотип Jupyter (удаленный):
Логотип Python (удаленный):
Пустая ячейка кода:
Ячейка без выхода:
Простой вывод:
Стандартный выходной поток:
Нормальный вывод + стандартный вывод
print ('Привет, мир!')
6 * 7
Стандартный поток ошибок выделяется и отображается чуть ниже кодовая ячейка.После этого идет стандартный выходной поток (без специальных выделение). Наконец, отображается «нормальный» вывод.
импорт журнала
logging.warning ('Я предупреждаю, и я появлюсь в стандартном потоке ошибок')
print ('Я появлюсь в стандартном потоке вывода')
"Я" нормальный "вывод
ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: root: я предупреждение, и я появлюсь в стандартном потоке ошибок
Я появится в стандартном потоке вывода
'Я "нормальный" вывод'
См. Пример IPython ноутбук.\ infty f (x) \ delta (x — x_0) dx = f (x_0) \ end {Equation} \]
YouTubeVideo ('iV2ViNJFZC8')
БлокнотыCoCalc предлагает несколько вариантов хостинга для запуска Jupyter Notebooks в Интернете.
Блокнот Jupyter — это особый тип файла с окончанием .ipynb , который записывает интерактивный сеанс с ядром Kernel .
Он состоит из ячеек , в которых может храниться одна или несколько строк кода или форматированный текст.Когда вы запускаете ячейку, которая оценивает фрагмент кода в ячейке через активный сеанс ядра, вы можете увидеть ее результат после завершения вычисления.
Такое сочетание взаимодействия с ядром и добавления описательного текста делает эту форму документа очень привлекательной.
Вы можете выбрать язык программирования и среду, выбрав ядро Jupyter для ноутбука. Популярные варианты — Python3, SageMath и R. Есть много других. Наша страница, посвященная выбору ядра Jupyter, показывает, как установить ядро.
Примечание
Убедитесь и еще раз проверьте, что вы работаете с ядром, подходящим для ваших вычислений!
По умолчанию блокнот Jupyter на CoCalc имеет все основные функции CoCalc, включая совместную работу в реальном времени, побочный чат и TimeTravel. Подробнее читайте в нашем блоге. Базовый пользовательский интерфейс выглядит следующим образом:
Над основной областью находится строка меню и ряд кнопок:
In [x] . Число x увеличивается каждый раз при запуске ячейки. После остановки и перезапуска ядра этот счетчик снова запускается с 1 . Out [7]: — это выход ячейки In [7]: . В правом углу ячейки ввода есть информация о том, сколько времени потребовалось для вычисления результата. [Код] на панели кнопок, чтобы изменить ячейку кода на такую текстовую ячейку уценки. Там вы можете использовать Markdown для форматирования текста. Подобно кодовым ячейкам, либо Запустите эти текстовые ячейки, чтобы увидеть обработанный код Markdown, либо нажмите Shift + Return.Чтобы отредактировать текстовую ячейку, либо дважды щелкните по ней, либо нажмите клавишу возврата.Эти расширенные функции доступны в ноутбуках CoCalc Jupyter:
перетаскивание : вы можете перетаскивать изображения в ячейки уценки:
1.Если у вас есть ячейка уценки и , а не , активно ее редактируют, в дальнем правом углу ячейки есть значок / кнопка изображения. Просто щелкните по нему, и вы сможете выбрать изображение на своем компьютере. Это будет быть загруженным и вставленным в ячейку.
Щелкните значок изображения, чтобы открыть зону перетаскивания для размещения изображения
2. Если у вас есть ячейка уценки и редактирует ее , выберите «Редактировать -> Вставить изображение в выбранную ячейку уценки… »в меню и продолжить как указано выше.
3. Редактор разметки в Jupyter пока не поддерживает прямое перетаскивание. и копировать / вставлять изображения, но, вероятно, скоро это будет. См. Https://github.com/sagemathinc/cocalc/issues/4762
Slide над правой частью каждой ячейки. Для каждой ячейки вы можете указать, является ли она слайдом, субслайдом или фрагментом. Чтобы просмотреть слайд-шоу, щелкните «Слайд-шоу» в меню «Блокнот» в верхней части записной книжки или выберите «Файл»> «Слайд-шоу» или разделите кадр и измените один из полученных кадров на «Слайд-шоу».Последний позволяет просматривать исходный блокнот рядом со слайдами.включение кнопки «Слайд» на панели инструментов ячейки
выбор типа слайда для каждой ячейки
При презентации следующий слайд находится справа, а следующий слайд ниже. Фрагменты показаны на данном слайде. Щелкните слайд-шоу, а затем щелкните «?» чтобы увидеть список сочетаний клавиш. Если вы измените записную книжку, вы можете обновить слайд-шоу, щелкнув на панели инструментов над шоу и нажав «Создать», или нажав «Файл» на панели инструментов над записной книжкой и снова выбрав «Слайд-шоу».
оригинальный блокнот бок о бок со слайд-шоу
Примечание. Устаревший метод создания и представления слайд-шоу с помощью отдельной команды терминала Linux и запуска небольшого веб-сервера по-прежнему доступен, щелкнув «Файл»> «Слайд-шоу через nbconvert…».
Если у вас возникли проблемы с CoCalc Jupyter Notebook, вы можете переключиться на Classical Jupyter Notebook. Вы всегда можете легко вернуться к CoCalc Jupyter позже (и сообщите нам, чего не хватает, чтобы мы могли добавить это!).
ПРИМЕЧАНИЕ. Классическая записная книжка Jupyter не поддерживается в браузере Firefox. См. Параметры сервера Jupyter ниже, если вам нужно использовать Firefox и вы не хотите использовать записную книжку CoCalc Jupyter.
Вы можете изменить настройку по умолчанию для открытия записной книжки Jupyter — CoCalc или Classical — установив флажок с надписью «Jupyter classic…» в настройках редактора в настройках учетной записи.
Чтобы переключить записную книжку на классическую из записной книжки CoCalc Jupyter: выберите в меню «Файл» → «Перейти к классической записной книжке».
переход на Classical с ноутбука CoCalc Jupyter
Чтобы переключить записную книжку на CoCalc из классической записной книжки Jupyter: выберите в меню «Файл» → «Перейти к классической записной книжке».
переход на CoCalc с классического ноутбука Jupyter
Подробнее см. В нашем списке проблем, связанных с Jupyter.
Вот совет, если вам нужен классический ноутбук Jupyter по одной из вышеперечисленных причин и вам также нужна совместная работа в реальном времени. Если вы и другой пользователь оба выбрали «Jupyter classic» в «Учетная запись» / «Настройки» / «Редактор», затем откройте файл ipynb в cocalc, как обычно, поддерживается несколько пользователей.
Несколько пользователей НЕ поддерживаются с Plain Jupyter Classic Server и JupyterLab Server, активированными в настройках проекта. Несколько пользователей ПОДДЕРЖИВАЮТСЯ классическим Jupyter, встроенным в качестве обычного редактора в CoCalc, что вы получаете, когда включаете «Jupyter classic», как в предыдущем абзаце.
По сути, мы полностью реализовали два очень разных подхода к совместной работе в реальном времени для Jupyter.
Предупреждение
Несколько человек одновременно редактируют одну и ту же записную книжку, некоторые используют классический, а некоторые используют новый режим, НЕ будет работать! Переключение назад и вперед вызовет проблемы с (вам может потребоваться использовать TimeTravel для восстановления). По возможности избегайте использования классического режима ноутбука!
АльтернативыВы также можете запустить полный классический сервер ноутбуков Jupyter, используя либо Plain Jupyter Server , либо JupyterHub Server . Эти параметры доступны в Настройки проекта и (+) Новое.
Использование любой из этих опций для классической записной книжки имеет преимущество: она не влияет на настройки редактора «Jupyter classic», позволяя оставить CoCalc Jupyter записной книжкой по умолчанию для открытия.ipynb в основном интерфейсе CoCalc.
Обратите внимание, что применяется то же предупреждение, что и выше: вы не должны открывать один и тот же файл ipynb в cocalc и на классических / лабораторных серверах.
Каждый запущенный Jupyter Notebook порождает сеанс в вашем проекте. Этот использует память , что может вызвать проблемы с запуском всех ваших процессов в вашем проекте.
Вы можете либо перезапустить ядро , чтобы очистить его текущую память (т.е.е. все переменные удалены), или, если вы закончили работу с записной книжкой, нажмите кнопку Halt , чтобы остановить ядро и закрыть записную книжку.
Если у вас есть ноутбук Jupyter, который внезапно перестает работать, особенно с расширениями или виджетами, вы можете попробовать удалить локальные файлы в терминале Linux, а затем перезапустить и запустить ноутбук:
кд rm -rf .sage .ipython / .config / .local / .jupyter .cache /
После выполнения описанных выше действий вам потребуется переустановить пакеты, добавленные локально.
CoCalc Jupyter теперь поддерживают встраивание аудиофайлов. Есть несколько способов встроить аудиофайл, чтобы он хорошо воспроизводился в записной книжке Jupyter:
Создайте файл на диске, например, tuba.wav . Если вы используете simpleaudio или что-то еще для создания звука, обязательно выясните, как сохранить этот звук в локальный файл.
Поместите это в ячейку уценки и нажмите Shift + Enter:
Вы увидите, что появится встроенный аудиоконтроллер, и вы сможете воспроизводить звук.
Элементы управления звуком для воспроизведения файла WAV
В качестве альтернативы вы можете захотеть, чтобы файл был встроен в сам ноутбук. Для этого щелкните значок изображения справа от ячейки уценки или щелкните «Правка -> Вставить изображения в…», затем перетащите мышью, чтобы скопировать файл WAV как вложение в эту ячейку. Затем замените код прикрепления изображения, сгенерированный:
, и вы снова увидите плеер и сможете воспроизвести свой файл.
Jupyter notebook слишком большой файл ошибка
Если размер вашего ноутбука превышает 50 МБ, вы не сможете открыть его обычным способом; вместо этого вы увидите сообщение об ошибке, показанное выше. Обычно проблема возникает, когда записная книжка создает большие объемы вывода. В этом случае есть команда, которую вы можете запустить из Терминала Linux, чтобы удалить вывод.Если удаление вывода приводит к тому, что ноутбук становится достаточно маленьким, вы сможете нормально открыть версию ноутбука с параметром «-no-output».
# запустить это из терминала CoCalc Linux (файл .term) # используйте реальное имя записной книжки для "myfile.ipynb" cc-jupyter-no-output myfile.ipynb # приведенная выше команда создает myfile-no-output.ipynb
Если ваш блокнот Jupyter создает файл изображения из графика, размер которого превышает предел, вы можете сделать следующее:
Если вы используете записную книжку CoCalc Jupyter (которую мы обычно рекомендуем), можно открыть записную книжку с помощью классического сервера jupyter или JupyterLab.После того, как вы откроете файл, вы можете изменить код, чтобы получить меньший график. Затем вы можете вернуться к использованию записной книжки CoCalc.
Верните записную книжку к более ранней версии до создания большого участка. Нажмите кнопку «Резервные копии» в списке файлов и скопируйте более раннюю версию, а затем измените код, чтобы получить меньший участок.
Формат файла изображения по умолчанию для графиков с ядром Jupyter «R (R Project)» — SVG. Для больших графиков файлы меньшего размера могут быть созданы, если установлен формат PNG, потому что графики SVG (по умолчанию) увеличиваются в размере пропорционально данным, которые они должны отображать, тогда как графики PNG растрируются, поэтому размер файла не имеет такое же отношение пропорциональности к количеству данных.Чтобы установить формат вывода изображения в записной книжке R Jupyter на PNG, запустите следующую команду в вычислительной ячейке перед созданием графика:
параметров (jupyter.plot_mimetypes = c ('text / plain', 'image / png'))
Записная книжка — это набор исполняемых ячеек (команд).Когда вы используете блокнот, вы в первую очередь разрабатываете и запускаете ячейки.
Все задачи записной книжки поддерживаются действиями пользовательского интерфейса, но вы также можете выполнять многие задачи с помощью сочетаний клавиш. Переключите отображение ярлыка, щелкнув значок или выбрав ? > Ярлыки .
В этом разделе описывается, как разрабатывать ячейки записной книжки и перемещаться по записной книжке.
В записной книжке есть панель инструментов, которая позволяет управлять записной книжкой и выполнять действия с ней:
и одна или несколько ячеек (или команд), которые вы можете запустить:
В дальнем правом углу ячейки, действия ячейки, содержат три меню: Выполнить , Панель мониторинга и Изменить :
— —
и два действия: Скрыть и Удалить.
Чтобы добавить ячейку, наведите указатель мыши на ячейку вверху или внизу и щелкните значок или откройте меню ячейки записной книжки справа, нажмите и выберите Добавить ячейку выше или Добавить ячейку ниже .
Перейдите в меню действий с ячейкой справа и нажмите (Удалить).
При удалении ячейки по умолчанию отображается диалоговое окно подтверждения удаления. Чтобы отключить диалоговые окна подтверждения в будущем, установите флажок Больше не показывать и нажмите Подтвердить .Вы также можете переключить настройку диалогового окна подтверждения с помощью параметра Включить подтверждение удаления команды в > Настройки пользователя> Настройки ноутбука .
Чтобы восстановить удаленные ячейки, выберите Правка> Отменить удаление ячеек или используйте сочетание клавиш ( Z ).
Перейдите в меню действий с ячейками в крайнем правом углу, щелкните и выберите Вырезать ячейку .
Вы также можете использовать сочетание клавиш ( X ).
Чтобы восстановить удаленные ячейки, выберите Правка> Отменить вырезание ячеек или используйте сочетание клавиш ( Z ).
Вы можете выбрать соседние ячейки записной книжки, используя Shift + Up или Down для предыдущей и следующей ячейки соответственно. Выделенные несколько ячеек можно копировать, вырезать, удалять и вставлять.
Чтобы выбрать все ячейки, выберите Правка> Выбрать все ячейки или используйте ярлык командного режима Cmd + A .
Язык по умолчанию для каждой ячейки отображается в ссылке () рядом с именем записной книжки. В следующей записной книжке языком по умолчанию является SQL.
Чтобы изменить язык по умолчанию:
Щелкните ссылку () . Откроется диалоговое окно «Изменить язык по умолчанию».
Выберите новый язык из раскрывающегося списка Язык по умолчанию .
Щелкните Изменить .
Чтобы существующие команды продолжали работать, к командам на предыдущем языке по умолчанию автоматически добавляется префикс языковой волшебной команды.
Вы можете изменить язык по умолчанию, указав магическую команду языка % <язык> в начале ячейки. Поддерживаемые магические команды: % python , % r , % scala и % sql .
Примечание
Когда вы вызываете волшебную команду языка, команда отправляется в REPL в контексте выполнения для записной книжки.Переменные, определенные на одном языке (и, следовательно, в REPL для этого языка), недоступны в REPL на другом языке. REPL могут совместно использовать состояние только через внешние ресурсы, такие как файлы в DBFS или объекты в хранилище объектов.
Ноутбукитакже поддерживают несколько вспомогательных магических команд:
% sh : позволяет запускать код оболочки в записной книжке. Чтобы вывести ячейку из строя, если команда оболочки имеет ненулевой статус выхода, добавьте параметр -e . Эта команда работает только с драйвером Apache Spark, но не с рабочими.Чтобы запустить команду оболочки на всех узлах, используйте сценарий инициализации.% fs : позволяет использовать команды файловой системы dbutils . См. Databricks CLI.% md : позволяет включать различные типы документации, включая текст, изображения, математические формулы и уравнения. См. Следующий раздел. Чтобы включить документацию в блокнот, вы можете использовать волшебную команду % md для определения разметки Markdown.Включенная разметка Markdown отображается в HTML. Например, этот фрагмент Markdown содержит разметку для заголовка первого уровня:
% md # Здравствуйте, это заголовок
Отображается как заголовок HTML:
Ячейки, которые появляются после ячеек, содержащих заголовки Markdown, можно свернуть в ячейку заголовка. На следующем изображении показан заголовок первого уровня под названием Заголовок 1 , в который свернуты следующие две ячейки.
Чтобы развернуть или свернуть заголовки, щелкните + и –.
См. Также Скрытие и отображение содержимого ячеек.
Вы можете ссылаться на другие записные книжки или папки в ячейках Markdown, используя относительные пути. Укажите href атрибут тега привязки в качестве относительного пути, начиная с $ , а затем следуйте тому же
шаблон как в файловых системах Unix:
% мд
Ссылка на записную книжку в той же папке, что и текущая записная книжка
Ссылка на папку в родительской папке текущего блокнота
Ссылка на вложенную записную книжку
Для отображения изображений, хранящихся в FileStore, используйте синтаксис:
% мд
! [тест] (files / image.png)
Например, предположим, что у вас есть файл изображения логотипа Databricks в FileStore:
dbfs ls dbfs: / FileStore /
databricks-logo-mobile.{-1} \ delta \\)
где \\ (\ delta = (\ beta - \ mu_ {t-1}) \\)
отображается как
Вы можете включить HTML в записную книжку с помощью функции displayHTML . См. Примеры того, как это сделать, в HTML, D3 и SVG в записных книжках.
Примечание
iframe displayHTML обслуживается из домена databricksusercontent.com , а песочница iframe включает в себя атрибут allow-same-origin . databricksusercontent.com должен быть доступен из вашего браузера. Если он в настоящее время заблокирован вашей корпоративной сетью, его необходимо добавить в список разрешенных.
Вы можете обсуждать с соавторами комментарии к командам.
Чтобы переключить боковую панель комментариев, нажмите кнопку Комментарии в правом верхнем углу записной книжки.
Чтобы добавить комментарий к команде:
Выделите текст команды и щелкните всплывающее окно комментария:
Добавьте свой комментарий и нажмите Комментарий .
Чтобы изменить, удалить комментарий или ответить на него, щелкните комментарий и выберите действие.
Есть три варианта дисплея для ноутбуков:
Перейдите в меню «Просмотр», чтобы выбрать параметр отображения.
Чтобы показать номера строк или номера команд, перейдите в меню «Просмотр» и выберите Показать номера строк или Показать номера команд . Когда они появятся, вы можете снова скрыть их из того же меню. Вы также можете включить номера строк с помощью сочетания клавиш Control + L .
Если вы включите номера строк или команд, Databricks сохранит ваши предпочтения и отобразит их во всех ваших других записных книжках для этого браузера.
Номера команд над ячейками ссылаются на эту конкретную команду. Если вы щелкните номер команды для ячейки, он обновит ваш URL-адрес, чтобы он был привязан к этой команде. Если вы хотите создать ссылку на определенную команду в записной книжке, щелкните номер команды правой кнопкой мыши и выберите , скопируйте адрес ссылки .
Чтобы найти и заменить текст в записной книжке, выберите Правка> Найти и заменить . Текущее совпадение выделяется оранжевым цветом, а все остальные совпадения — желтым.
Чтобы заменить текущее совпадение, нажмите Заменить . Чтобы заменить все совпадения в записной книжке, нажмите Заменить все .
Для перехода между совпадениями нажимайте кнопки Prev и Next . Вы также можете нажать shift + введите и введите , чтобы перейти к предыдущему и следующему соответствию соответственно.
Чтобы закрыть инструмент поиска и замены, щелкните или нажмите esc .
Вы можете использовать автозаполнение Azure Databricks для автоматического заполнения сегментов кода по мере их ввода.Azure Databricks поддерживает два типа автозаполнения: локальное и серверное.
Локальное автозаполнение завершает слова, определенные в записной книжке. Автозаполнение сервера обращается к кластеру для определенных типов, классов и объектов, а также базы данных SQL и имен таблиц. Чтобы активировать автозаполнение сервера, подключите записную книжку к кластеру и запустите все ячейки, которые определяют завершаемые объекты.
Важно
Автозаполнение сервера в ноутбуках R заблокировано во время выполнения команды.
Чтобы запустить автозаполнение, нажмите Tab после ввода завершаемого объекта. Например, после того, как вы определите и запустите ячейки, содержащие определения MyClass и экземпляра , методы экземпляра станут дополняемыми, и список допустимых завершений отобразится при нажатии Tab .
Завершение типов и завершение имени базы данных и таблицы SQL работают одинаково.
— —
в среде выполнения Databricks 7.4 и выше, вы можете отобразить подсказки строки документации Python, нажав Shift + Tab после ввода завершаемого объекта Python. Строки документации содержат ту же информацию, что и функция help () для объекта.
Azure Databricks предоставляет инструменты, которые позволяют быстро и легко форматировать код SQL в ячейках записной книжки. Эти инструменты сокращают усилия по поддержанию форматирования кода и помогают обеспечить соблюдение одних и тех же стандартов кодирования в ваших записных книжках.
Вы можете запустить форматтер следующими способами:
Отдельные ячейки
Сочетание клавиш: нажмите Cmd + Shift + F .
Контекстное меню команды: выберите Форматировать SQL в раскрывающемся меню контекстной команды ячейки SQL. Этот элемент отображается только в ячейках записной книжки SQL и в ячейках с магией языка % sql .
Несколько ячеек
Выберите несколько ячеек SQL, а затем выберите Правка> Форматировать ячейки SQL .Если вы выбираете ячейки на нескольких языках, форматируются только ячейки SQL. Сюда входят те, которые используют % sql .
Вот первая ячейка в предыдущем примере после форматирования:
Чтобы отобразить автоматически созданное оглавление, щелкните стрелку в верхнем левом углу записной книжки (между боковой панелью и самой верхней ячейкой). Оглавление создается из заголовков Markdown, используемых в записной книжке.
Чтобы закрыть оглавление, щелкните стрелку влево.
Можно выбрать отображение записных книжек в темном режиме. Чтобы включить или выключить темный режим, выберите View> Notebook Theme и выберите Light Theme или Dark Theme .
В этом разделе описывается, как запустить одну или несколько ячеек записной книжки.
Ноутбук должен быть подключен к кластеру.Если кластер не запущен, кластер запускается при запуске одной или нескольких ячеек.
В меню действий с ячейкой справа щелкните и выберите Выполнить ячейку или нажмите shift + введите .
Важно
Максимальный размер ячейки записной книжки, как содержимого, так и вывода, составляет 16 МБ.
Например, попробуйте запустить этот фрагмент кода Python, который ссылается на предопределенную переменную spark .
искра
, а затем запустите реальный код:
1 + 1 # => 2
Примечание
Ноутбукиимеют ряд настроек по умолчанию:
Чтобы изменить эти настройки, выберите > Настройки пользователя> Настройки ноутбука и установите соответствующие флажки.
Чтобы запустить все ячейки до или после ячейки, перейдите в меню действий с ячейками в крайнем правом углу, щелкните и выберите Выполнить все выше или Выполнить все ниже .
Выполнить все Ниже включает ячейку, в которой вы находитесь. Run All Above нет.
Чтобы запустить все ячейки в записной книжке, выберите Запустить все на панели инструментов записной книжки.
Важно
Не выполняйте Run All , если шаги по подключению и отключению выполняются в одном ноутбуке. Это могло привести к состоянию гонки и, возможно, к повреждению точек монтирования.
записных книжек Python и % ячеек python в записных книжках, отличных от Python, поддерживают несколько выходов для каждой ячейки.
Для этой функции требуется Databricks Runtime 7.1 или более поздней версии, и ее можно включить в Databricks Runtime 7.1-7.3, установив для spark.databricks.workspace.multipleResults.enabled значение true .
Он включен по умолчанию в Databricks Runtime 7.4 и более поздних версиях.
Python и Scala поддерживают выделение ошибок. То есть строка кода, которая выдает ошибка будет выделена в ячейке. Кроме того, если вывод ошибки представляет собой трассировку стека, ячейка, в которой возникла ошибка, отображается в трассировке стека как ссылка на ячейку.Вы можете щелкнуть эту ссылку, чтобы перейти к проблемному коду.
Уведомления предупреждают вас об определенных событиях, например о том, какая команда выполняется в данный момент во время выполнения всех ячеек и какие команды находятся в состоянии ошибки. Когда в вашей записной книжке отображается несколько уведомлений об ошибках, в первом из них будет ссылка, позволяющая удалить все уведомления.
УведомленияNotebook включены по умолчанию. Вы можете отключить их в > Настройки пользователя> Настройки ноутбука .
Databricks Advisor автоматически анализирует команды каждый раз при их запуске и отображает соответствующие рекомендации в записных книжках. Уведомления с рекомендациями содержат информацию, которая может помочь вам повысить производительность рабочих нагрузок, снизить затраты и избежать типичных ошибок.
Синяя рамка со значком лампочки сигнализирует о том, что для команды доступен совет. В поле отображается количество различных советов.
Щелкните лампочку, чтобы развернуть поле и просмотреть совет.Станет виден один или несколько советов.
Щелкните ссылку Узнать больше , чтобы просмотреть документацию, содержащую дополнительную информацию, относящуюся к совету.
Нажмите Больше не показывать ссылку , чтобы скрыть совет. Совет этого типа больше не будет отображаться. Это действие можно отменить в настройках записной книжки.
Щелкните лампочку еще раз, чтобы свернуть окно с советами.
Откройте страницу настроек ноутбука, выбрав > Настройки пользователя> Настройки ноутбука или щелкнув значок шестеренки в развернутом окне советов.
Переключите опцию Включить советник по Databricks , чтобы включить или отключить совет.
Ссылка Сбросить скрытый совет отображается, если один или несколько типов советов в настоящее время скрыты. Щелкните ссылку, чтобы снова сделать этот тип совета видимым.
Вы можете запустить записную книжку из другой записной книжки с помощью волшебной команды % run . Это примерно эквивалентно команде : load в Scala REPL на вашем локальном компьютере или оператору import в Python.Все переменные, определенные в , станут доступны в вашем текущем ноутбуке.
% run должен находиться в отдельной ячейке , потому что он запускает всю записную книжку в оперативном режиме.
Примечание
Вы не можете использовать % run для запуска файла Python и импортировать сущностей, определенных в этом файле, в записную книжку. Чтобы импортировать из файла Python, вы должны упаковать файл в библиотеку Python, создать библиотеку Azure Databricks из этой библиотеки Python и установить библиотеку в кластер, который вы используете для запуска записной книжки.
Предположим, у вас есть notebookA и notebookB . Блокнот содержит ячейку со следующим кодом Python:
х = 5
Даже если вы не определили x в notebookB , вы можете получить доступ к x в notebookB после запуска % run notebookA .
% run / Users / path / to / notebookA
print (x) # => 5
Чтобы указать относительный путь, поставьте перед ним ./ или ../ . Например, если notebookA и notebookB находятся в одном каталоге, вы также можете запустить их по относительному пути.
% пробега ./notebookA
print (x) # => 5
% run ../someDirectory/notebookA # вверх по каталогу и в другой
print (x) # => 5
Для более сложных взаимодействий между записными книжками см. Рабочие процессы записной книжки.
После присоединения записной книжки к кластеру и запуска одной или нескольких ячеек записная книжка получает состояние и отображает результаты.В этом разделе описывается, как управлять состоянием и результатами записной книжки.
Чтобы очистить состояние и результаты записной книжки, щелкните Очистить на панели инструментов записной книжки и выберите действие:
По умолчанию загрузка результатов включена. Чтобы переключить этот параметр, см. Раздел Управление возможностью загрузки результатов из записных книжек. Если загрузка результатов отключена, кнопка не отображается.
Вы можете загрузить результат ячейки, содержащий табличные данные, на локальный компьютер. Нажмите кнопку внизу ячейки.
CSV-файл с именем export.csv загружается в каталог загрузки по умолчанию.
По умолчанию Azure Databricks возвращает 1000 строк DataFrame. Если строк больше 1000, к кнопке добавляется стрелка вниз. Чтобы скачать все результаты запроса:
Щелкните стрелку вниз рядом с и выберите Загрузить полные результаты .
Выберите Повторить и загрузите .
После загрузки полных результатов на локальный компьютер загружается файл CSV с именем export.csv , а в папке / databricks-results создается папка, содержащая полные результаты запроса.
Содержимое ячейки состоит из кода ячейки и результата выполнения ячейки.Вы можете скрыть и отобразить код ячейки и результат, используя меню действий с ячейкой в правом верхнем углу ячейки.
Чтобы скрыть код ячейки:
Чтобы скрыть и показать результат ячейки, выполните одно из следующих действий:
Чтобы отобразить скрытый код ячейки или результаты, щелкните ссылку Показать :
См. Также Сворачиваемые заголовки.
Изоляция записной книжки означает видимость переменных и классов между записными книжками. Azure Databricks поддерживает два типа изоляции:
.Примечание
Поскольку все записные книжки, подключенные к одному кластеру, выполняются на одних и тех же виртуальных машинах кластера, даже при включенной изоляции сеанса Spark нет гарантированной изоляции пользователей в кластере.
Переменные и классы доступны только в текущей записной книжке.Например, две записные книжки, подключенные к одному кластеру, могут определять переменные и классы с одинаковыми именами, но эти объекты различны.
Чтобы определить класс, который будет виден всем ноутбукам, подключенным к одному кластеру , определите класс в ячейке пакета. Затем вы можете получить доступ к классу, используя его полное имя, что аналогично доступу к классу в прикрепленной библиотеке Scala или Java.
Каждый ноутбук, подключенный к кластеру с Apache Spark 2.0.0 и выше имеет предварительно определенную переменную под названием spark , которая представляет SparkSession . SparkSession — это точка входа для использования API-интерфейсов Spark, а также для настройки конфигураций среды выполнения.
Изоляция сеанса Spark включена по умолчанию. Вы также можете использовать временные представления global для совместного использования временных представлений в записных книжках. См. Раздел «Создать представление» или «СОЗДАТЬ ВИД». Чтобы отключить изоляцию сеанса Spark, установите для spark.databricks.session.share значение true в конфигурации Spark.
Важно
Установка spark.databricks.session.share true нарушает мониторинг, используемый как для потоковой передачи ячеек записных книжек, так и для потоковых заданий. В частности:
awaitTermination () . Ячейки, которые запускают команды на других языках (то есть ячейки, использующие % scala , % python , % r и % sql ) и ячейки, которые включают другие записные книжки (то есть ячейки, использующие % run ) являются частью текущего ноутбука. Таким образом, эти ячейки находятся в том же сеансе, что и другие ячейки записной книжки. Напротив, рабочий процесс записной книжки запускает записную книжку с изолированным SparkSession , что означает, что временные представления, определенные в такой записной книжке, не видны в других записных книжках.
Azure Databricks имеет базовое управление версиями для записных книжек. Вы можете выполнять следующие действия с ревизиями: добавлять комментарии, восстанавливать и удалять ревизии, а также очищать историю ревизий.
Чтобы получить доступ к редакциям записной книжки, щелкните История изменений в правом верхнем углу панели инструментов записной книжки.
Чтобы добавить комментарий к последней ревизии:
Щелкните редакцию.
Щелкните ссылку Сохранить сейчас .
В диалоговом окне «Сохранить редакцию записной книжки» введите комментарий.
Нажмите Сохранить . Ревизия записной книжки сохраняется с введенным комментарием.
Для восстановления ревизии:
Щелкните редакцию.
Щелкните Восстановить эту версию .
Щелкните Подтвердите .Выбранная версия становится последней версией записной книжки.
Чтобы удалить запись о редакции записной книжки:
Щелкните редакцию.
Щелкните значок корзины.
Щелкните Да, стереть . Выбранная версия будет удалена из истории изменений записной книжки.
Чтобы очистить историю изменений записной книжки:
Выберите Файл> Очистить историю изменений .
Щелкните Да, очистить . История ревизий записной книжки очищена.
Предупреждение
После очистки история изменений не подлежит восстановлению.
Примечание
Чтобы синхронизировать вашу работу в Azure Databricks с удаленным репозиторием Git, Databricks рекомендует использовать Repos для интеграции с Git.
Azure Databricks также интегрируется со следующими инструментами управления версиями на основе Git:
Различные предварительно обученные модели глубокого обучения для сегментации биомедицинских изображений стали доступны пользователям, практически не имеющим знаний в области машинного обучения.Однако тестирование этих инструментов по отдельности утомительно, и успех неясен.
Здесь мы представляем OpSeF, фреймворк Python для семантической сегментации на основе глубокого обучения, который был разработан для содействия сотрудничеству пользователей биомедицины с опытными аналитиками изображений. Производительность предварительно обученных моделей можно улучшить, используя предварительную обработку, чтобы новые входные данные больше напоминали данные, на которых были обучены выбранные модели. OpSeF помогает аналитикам в полуавтоматическом исследовании различных параметров предварительной обработки.OpSeF интегрируется в единую структуру: scikit-image, набор алгоритмов Python для обработки изображений и три механически различных метода сегментации на основе сверточной нейронной сети (CNN), реализацию U-Net, используемую в Cellprofiler 3.0, StarDist и Cellpose. Оптимизация параметров, используемых для предварительной обработки, и выбор подходящей модели для сегментации образуют единый функциональный блок. Даже если при таком подходе невозможно достичь достаточно хороших результатов, результаты OpSeF могут сообщить аналитикам при выборе наиболее многообещающей архитектуры CNN, в которую биомедицинский пользователь может вложить усилия, вручную маркируя данные обучения.
Мы предоставляем две общие коллекции немикроскопических изображений, чтобы проиллюстрировать общие проблемы сегментации. Дополнительные наборы данных иллюстрируют сегментацию монослоя флуоресцентных клеток, флуоресцентной ткани, клеток, в которых различные компартменты были окрашены одним красителем, а также гистологических срезов, окрашенных одним или двумя красителями. Мы предоставляем записные книжки Jupyter для поддержки аналитиков в обучении пользователей и в качестве шаблона для систематического поиска наилучшего сочетания предварительной обработки и сегментации на основе CNN.Результаты можно анализировать и визуализировать с помощью matplotlib, pandas, scikit-image и scikit-learn. Они могут быть уточнены путем выбора объекта на основе свойств их региона, маски, предоставленной биомедицинским пользователем, или автоматически созданной маски. Кроме того, результаты можно экспортировать в AnnotatorJ для редактирования или классификации в ImageJ. После уточнения аналитик может повторно импортировать результаты и проанализировать их в OpSeF.
Мы призываем биомедицинских пользователей предоставлять дополнительные коллекции изображений, аналитические записные книжки Jupyter и предварительно обученные модели.Таким образом, OpSeF вскоре может стать и «хранилищем моделей», в котором соответствующая модель может быть определена с разумными усилиями, и ценным ресурсом для обучения пользователей биомедицинских программ сегментации на основе CNN.
Феномика, оценка набора физических и биохимических свойств, полностью характеризующих организм, давно признана одной из самых серьезных проблем современной биологии (Houle et al., 2010). Микроскопия — важная технология для изучения фенотипических характеристик.Достижения в области высокопроизводительной микроскопии (Lang et al., 2006; Neumann et al., 2010; Chessel and Carazo Salas, 2019), технологии сканирования слайдов (Webster and Dunstan, 2014; Wang et al., 2019), светового листа микроскопия (Swoger et al., 2014; Ueda et al., 2020), полуавтоматическая (Bykov et al., 2019; Schorb et al., 2019) и объемная электронная микроскопия (Titze, Genoud, 2016; Vidavsky et al. , 2016), а также корреляционная световая и электронная микроскопия (Hoffman et al., 2020) произвели революцию в визуализации организмов, тканей, органоидов, клеток и субклеточных структур.Из-за огромного количества данных, полученных с помощью этих подходов, традиционный инструмент анализа биомедицинских изображений «визуальный осмотр» больше не применим, а классический анализ изображений, не основанный на машинном обучении, часто оказывается недостаточно надежным для надежного извлечения фенотипических характеристик в неконтролируемым образом.
Таким образом, упомянутые выше достижения стали возможными благодаря достижениям в применении методов машинного обучения к биологическим изображениям. Традиционные методы машинного обучения, основанные на классификаторах случайного леса и опорных векторных машинах, стали доступными для биологов, практически не обладающих знаниями в области машинного обучения, с использованием автономных инструментов, таких как ilastik (Haubold et al., 2016; Берг и др., 2019; Kreshuk and Zhang, 2019) или QuPath (Bankhead et al., 2017). Кроме того, они были интегрированы в несколько платформ анализа изображений, таких как Cellprofiler (Lamprecht et al., 2007), Cellprofiler Analyst (Jones et al., 2009), Icy (de Chaumont et al., 2012), ImageJ (Schneider et al. , 2012; Arganda-Carreras et al., 2017) или KNIME (Sieb et al., 2007).
Совсем недавно методы глубокого обучения, первоначально разработанные для задач компьютерного зрения, таких как распознавание лиц или автономные автомобили, стали применяться для анализа биологических изображений.U-Net была первой глубокой сверточной нейронной сетью, специально разработанной для семантической сегментации биомедицинских изображений (Ronneberger et al., 2015). Проблемы сегментации, такие как Data Science Bowl (DSB) 2018 года, еще больше способствовали адаптации алгоритмов компьютерного зрения, таких как Mask R-CNN (He et al., 2017), к задачам биологического анализа (Caicedo et al., 2019). В DSB входили ядра различных классов. Шмидт и его коллеги используют тот же набор данных, чтобы продемонстрировать, что выпуклые звездообразные многоугольники лучше подходят для представления переполненных ячеек (Schmidt et al., 2018), чем выровненные по оси ограничивающие прямоугольники, используемые в Mask R-CNN (Hollandi et al., 2019). Обучение моделей глубокого обучения обычно включает утомительное рисование истины. Подходы, которые устраняют это ограничение, включают оптимизацию рисования, начиная с разумных хороших прогнозов (Hollandi and Horváth, 2020), адаптацию предварительной обработки таким образом, чтобы можно было использовать существующую модель (Whitehead, 2020), и использование универсального алгоритма, обученного с высокой степенью вариабельности. изображения (Stringer et al., 2020).Следуя последнему подходу, Стрингер и его коллеги обучили нейронную сеть предсказывать векторные потоки, генерируемые обратимым преобразованием очень разнообразной коллекции изображений. Их модель хорошо работает на специализированных и обобщенных данных (Stringer et al., 2020).
Различные предварительно обученные модели глубокого обучения для сегментации биомедицинских изображений стали доступны пользователям, практически не обладающим знаниями в области машинного обучения (Hollandi et al., 2019; Weigert et al., 2019; Stringer et al., 2020). Однако тестирование этих инструментов по отдельности утомительно, и успех неясен.
Предварительно обученные модели могут дать сбой, потому что сеть была обучена на данных, которые не очень похожи на новые изображения. В качестве альтернативы, базовая сетевая архитектура может не подходить для представленной задачи. Биомедицинские пользователи, не имеющие опыта в области компьютерных наук, часто не могут различить эти две возможности и могут ошибочно прийти к выводу, что их проблема в принципе не подходит для сегментации на основе глубокого обучения.Таким образом, они могут не решаться создавать аннотации для переобучения наиболее подходящей архитектуры. Здесь мы представляем OpSeF IV, платформу Python для семантической сегментации клеток или ядер на основе глубокого обучения. OpSeF в первую очередь был разработан для штатных аналитиков изображений, обладающих глубокими знаниями в области анализа изображений, глубоким пониманием принципов машинного обучения и базовыми навыками в Python. Он объединяет scikit-image, набор алгоритмов Python для обработки изображений (van der Walt et al., 2014), реализацию U-Net, используемую в Cellprofiler 3.0 (McQuin et al., 2018), StarDist (Schmidt et al., 2018) и Cellpose (Stringer et al., 2020). Блокноты Jupyter служат в качестве минималистичного графического пользовательского интерфейса. Большинство вычислений выполняется без головы. Результаты сегментации можно легко импортировать и уточнять в ImageJ с помощью AnnotatorJ (Hollandi and Horváth, 2020).
Изображения булыжников были получены с помощью смартфона Samsung Galaxy S6 Active.
Изображения эмбриональной почки человека Hek293, окрашенные ядерным красителем, из набора изображений BBBC038v1 (Caicedo et al., 2019), доступный из коллекции Broad Bioimage Benchmark Collection (BBBC). Для этого набора изображений недоступны метаданные для подтверждения условий окрашивания. Изображение было изменено с 360 × 360 пикселей до 512 × 512 пикселей.
Мы использовали вариант с низким соотношением сигнал / шум набора изображений BBBC027 (Svoboda et al., 2011) из BBBC.
Изображения клеток шейки матки из набора изображений BBBC038v1 (Caicedo et al., 2019), доступных из BBBC. Клетки окрашивали красителем, который слабо метит мембраны, а ядра — сильно.Картина окрашивания напоминает изображения клеток, окрашенных метиленовым синим. Однако метаданные для этого набора изображений недоступны для подтверждения условий окрашивания.
Срез скелетных мышц, окрашенный метиленовым синим, был записан на микроскопе Nikon Eclipse Ni-E, оборудованном системой Märzhäuser SlideExpress2 для автоматической обработки слайдов. Размер пикселя 0,37 * 0,37 мкм. Тринадцать патчей размером 2048 × 2048 пикселей были вручную извлечены из исходного большого изображения размером 44712 × 55444 пикселей.Цветные изображения были преобразованы в оттенки серого.
Парафиновые срезы почек, окрашенные НЕ, записывали на микроскопе Nikon Eclipse Ni-E, оборудованном системой Märzhäuser SlideExpress2 для автоматической обработки слайдов. Размер пикселя 180 × 180 нм. Исходное сшитое большое изображение размером 34816 × 51200 пикселей было разделено на два больших фрагмента (18432 × 6144 и 22528 × 5120 пикселей). Затем окрашивание эозином было извлечено с помощью плагина Color Deconvolution ImageJ.Этот плагин реализует метод, описанный Руифроком и Джонстоном (Ruifrok and Johnston, 2001).
Различные модели, основанные на глубоком обучении, стали доступны пользователям либо в контексте коллекций, либо как автономный инструмент. Однако их индивидуальное тестирование, каждый раз оптимизируя предварительную обработку для достижения наилучших результатов, утомительно, особенно для штатных аналитиков изображений, которые ежедневно или еженедельно сталкиваются с различными задачами сегментации. OpSeF был разработан для ускорения оптимизации сегментации на основе CNN и для беспрепятственной интеграции результатов в сложные конвейеры анализа изображений.
Конвейер анализа OpSeF состоит из четырех основных наборов функций для импорта и изменения формы данных, для предварительной обработки их, для сегментных объектов и для анализа и классификации результатов (, рис. 1A, ). В настоящее время OpSeF может обрабатывать отдельные tiff-файлы и собственный формат файлов-контейнеров Leica «.lif». Во время импорта и изменения формы , доступны следующие параметры для ввода tiff: тайл в 2D и 3D, масштаб и создание субстеков ( Рисунок 1B ).Для lif-файлов поддерживается только опция make sub-stacks (, рис. 1B, ). Предварительная обработка в основном основана на scikit-изображении (van der Walt et al., 2014). Он состоит из линейного конвейера (, рис. 1C, ), в котором изображения фильтруются в 2D, фон удаляется, а стеки проецируются. Затем могут быть выполнены следующие необязательные операции предварительной обработки: корректировка гистограммы (Zuiderveld, 1994), улучшение границ и инверсия изображений. Доступные варианты сегментации включают предварительно обученную U-Net, используемую в Cellprofiler 3.0 (McQuin et al., 2018), 2D-модель StarDist (Schmidt et al., 2018) и Cellpose (Stringer et al., 2020). Предварительная обработка и выбор идеальной модели для сегментации — это одна функциональная единица. Рисунок 1D иллюстрирует эту концепцию с конвейером обработки, в котором три разные модели применяются к четырем различным конвейерам предварительной обработки каждая. Полученные изображения классифицируются по результатам, которые в основном являются правильными, страдают недостаточной или чрезмерной сегментацией или в значительной степени не позволяют обнаруживать объекты.В данном примере комбинация третьего конвейера предварительной обработки и модели два дает в целом лучший результат. Мы рекомендуем итеративную оптимизацию, которая начинается с большого количества моделей и относительно небольшого числа, но концептуально различных конвейеров предварительной обработки. Затем количество моделей, которые необходимо исследовать, может быть уменьшено, одновременно с этим настраивая наиболее многообещающие конвейеры предварительной обработки. Результаты могут быть проанализированы и визуализированы с помощью matplotlib, pandas, scikit-image и scikit-learn (, рисунок 1E, и , рисунок 2A-C) .Они могут быть уточнены путем выбора объекта на основе свойств их области (, рис. 2B, ), предоставленной пользователем (, рис. 2D, ) или автоматически созданной маски. Кроме того, результаты могут быть экспортированы в AnnotatorJ (Hollandi and Horváth, 2020) для редактирования или классификации в ImageJ. AnnotatorJ — это плагин ImageJ, который помогает вручную маркировать данные с помощью полуавтоматических аннотаций с поддержкой глубокого обучения и других удобных функций, позволяющих легко создавать и редактировать контуры объектов. В него добавлен режим классификации и импорт / экспорт, соответствующий структуре данных, используемой в OpSeF.После уточнения результаты можно повторно импортировать и анализировать в OpSeF. Варианты анализа включают в себя точечные диаграммы свойств региона (, рис. 2B, ), T-распределенный стохастический анализ соседних объектов (t-SNE) (, рис. 2F, ) и анализ главных компонентов (PCA) (, рис. 2G, ).
Рисунок 1Конвейер анализа (A) Обзор: Конвейер анализа состоит из четырех групп функций, используемых для импорта и изменения формы данных, предварительной обработки it, сегментных объектов и анализа и классификации результатов. (B) Импорт и изменение формы: для ввода tiff доступны следующие параметры: мозаика в 2D и 3D, масштабирование и создание дополнительных стопок. Для lif-файлов поддерживается только опция make sub-stacks. (C) Предварительная обработка в основном основана на scikit-образе. Он состоит из линейного конвейера: изображения фильтруются в 2D, фон удаляется, а стопки проецируются. Затем могут быть выполнены следующие операции предварительной обработки: выравнивание гистограммы, улучшение контуров и инверсия изображений.Переменные, используемые для определения параметров обработки, отображаются курсивом. (D) Процедура оптимизации. Левая панель: иллюстрация конвейера обработки, в котором к данным, сгенерированным четырьмя разными конвейерами предварительной обработки, применяются три разные модели. Правая панель: полученные изображения классифицируются по правильным результатам; страдают от недостаточной или чрезмерной сегментации или неспособности обнаруживать объекты. (E) Иллюстрация конвейера постобработки. Сегментированные объекты могут быть отфильтрованы по свойствам их области или маске, результаты могут быть экспортированы в AnnotatorJ и повторно импортированы для дальнейшего анализа.Синие стрелки определяют конвейер обработки по умолчанию, серые стрелки показывают доступные параметры. Темно-синие прямоугольники — это основные компоненты, голубые — необязательные этапы обработки.
Рисунок 2Пример того, как можно использовать постобработку для уточнения результатов (A) Сегментация StarDist набора данных с несколькими помеченными клетками надежно обнаружила ядра, но вызвала множество ложных срабатываний. Они напоминают типичную форму клеток, но больше настоящих ядер. Оранжевые стрелки указывают на ядра, которые были пропущены, белая стрелка — на два ядра, которые не были расщеплены, синие стрелки — на ложные срабатывания, которые не удалось удалить с помощью фильтрации. (B) График разброса результатов сегментации, показанный в A . Левая панель: средняя интенсивность в зависимости от площади объекта. Правая панель: Окружность нанесена на площадь объекта. Синяя рамка, показывающая параметр, используемый для фильтрации результатов. (C) Отфильтрованные результаты. Оранжевые стрелки указывают на ядра, которые были пропущены, белая стрелка — на два ядра, которые не были расщеплены, синие стрелки — на ложные срабатывания, которые не удалось удалить с помощью фильтрации. ( D, E ) Пример использования предоставленной пользователем маски для классификации сегментированных объектов.Результаты сегментации (ядра ложного цвета) накладываются на исходное изображение, подвергшееся предварительной обработке [медиана 3 × 3]. Все ядра, расположенные в зеленой зоне, отнесены к классу 1, все остальные — к классу 2. Красным прямоугольником обозначена область, показанная в увеличенном виде ( E ). Слева направо в E : исходное изображение, ядра отнесены к классу 1, ядра отнесены к классу 2. ( F ) Анализ T-распределенного стохастического соседнего встраивания (t-SNE) ядер, отнесенных к классу 1 (фиолетовый) или класс 2 (желтый).( G ) Анализ главных компонентов (PCA) ядер, отнесенных к классу 1 (фиолетовый) или классу 2 (желтый).
Мы оценили потенциал OpSeF IV для того, чтобы: эффективно выяснить, решаема ли данная задача сегментации с помощью современных глубоких сверточных нейронных сетей (CNN), оптимизировать предварительную обработку, оценить, хорошо ли работает выбранная модель без повторного обучения и тестирования. , и насколько хорошо он обобщается в разнородных наборах данных.
Предварительная обработка может использоваться, чтобы сделать входное изображение более похожим на данные, на которых обучались модели для CNN, связанных с OpSeF.Кроме того, шаги предварительной обработки могут использоваться для нормализации данных и уменьшения неоднородности. Как правило, не будет единого универсального конвейера наилучшей предварительной обработки. Вместо этого будут найдены хорошо работающие комбинации конвейеров предварительной обработки и соответствующих моделей CNN. Даже показатель того, что составляет хороший результат, будет варьироваться от проекта к проекту, в зависимости от поставленного биологического вопроса. Для отслеживания клеток первостепенное значение будет иметь очень воспроизводимая идентификация клеток; для других приложений точность контура может быть более важной.Чтобы использовать всю мощь моделей сегментации на основе CNN и укрепить доверие к их более широкому использованию, важно понимать, при каких условиях они склонны к сбою.
Мы используем различные демонстрационные наборы данных, чтобы бросить вызов конвейерам сегментации на основе CNN. Блокноты Jupyter документируют, как OpSeF использовался для получения надежных результатов. Эти записные книжки предоставляются в качестве отправной точки для итеративной оптимизации пользовательских проектов и в качестве инструмента для интерактивного обучения пользователей.
Первые два набора данных — булыжники и листья — представляют собой общие коллекции немикроскопических изображений, разработанные для иллюстрации общих задач анализа.Дополнительные наборы данных иллюстрируют сегментацию монослоя флуоресцентных клеток, флуоресцентных тканей, клеток, в которых различные компартменты были окрашены одним и тем же красителем, а также гистологических срезов, окрашенных одним или двумя красителями. Последний набор данных дополнительно демонстрирует, как OpSeF можно использовать для обработки больших 2D-изображений.
Объекты в наборе данных булыжника имеют приблизительно квадратную форму. Напротив, ядра и клетки обычно имеют круглую или эллипсовидную форму. Неоднородная интенсивность внутри объектов и в пограничной области, а также пятикратное изменение размера объекта еще больше усложняют конвейеры сегментации.В первом раунде оптимизации были применены незначительное сглаживание [средний фильтр с ядром 3 × 3 (медиана 3 × 3)] и вычитание фона. Затем был протестирован эффект дополнительного выравнивания гистограммы, улучшения границ и инверсии изображения. Полученные четыре предварительно обработанных изображения были сегментированы со всеми моделями [ядра Cellpose, Cellpose Cyto, StarDist и U-Net]. Был исследован диапазон масштабных коэффициентов Cellpose [0,2,0,4,0,6]. Среди 32 результирующих конвейеров сегментации комбинация инверсии изображения и Cellpose Cyto 0.4 дала без дополнительной оптимизации лучшие результаты на обоих обучающих образах (, рис. 3A, B, ). Сегментация хорошо обобщена для всего набора данных. Только на одном изображении три объекта были пропущены, а один объект был чрезмерно сегментирован. Границы вокруг этих камней очень трудно различить для человека-наблюдателя, и даже дальнейшее обучение может не решить представленные задачи сегментации ( Рисунок 3E, F ). Cellpose был обучен на большом количестве изображений и, как сообщается, хорошо работает с объектами аналогичной формы (сравните Рисунок 4, изображения 21,22,27 в (Stringer et al., 2020)).
Рисунок 3Блокнот Cobblestones (A, B) Сегменты (красная линия) модели Cellpose Cyto накладываются на исходное изображение, подвергнутое предварительной обработке [медиана 3 × 3]. Перевернутое изображение (не показано) использовалось в качестве входных данных для сегментации. Контуры четко очерчены, объекты не были пропущены, ни один из них не был чрезмерно сегментирован. Эти настройки точно соответствуют всему набору данных (поезд и тест), показанному в (C, D) . Только на одном изображении три объекта были пропущены, а один был чрезмерно сегментирован.Границы вокруг этих камней трудно различить. Отдельные объекты имеют ложную цветовую кодировку C, D . Красные квадраты на D выделяют одну из двух проблемных областей, показанных крупным планом на (E) и (F) .
Рисунок 4 БлокнотLeaves (A-C) Результаты сегментации (красная линия) модели Cellpose Cyto и 0.7 накладываются на исходное изображение, прошедшее предварительную обработку [медиана 3 × 3]. Перевернутое изображение (не показано) использовалось в качестве входных данных для сегментации.Контуры четко очерчены, несколько объектов пропущено ( A: синяя стрелка ), некоторые чрезмерно сегментированы ( B, C: зеленая и оранжевая стрелка). Зеленая стрелка указывает на листья дуба с выступающими жилками листа, оранжевая стрелка — на листья клена с менее выступающими жилками. (D-F) Результаты дальнейшей оптимизации. Дальнейшее сглаживание (E) снизило частоту ложноотрицательных результатов (синяя стрелка) и чрезмерной сегментации в модели Cellpose Cyto. Однако очертания объекта были менее точными. (E) .
Сегментация набора данных листьев кажется тривиальной и может быть легко решена с помощью любого подхода, основанного на пороговых значениях. Тем не менее, он бросает вызов сегментации на основе CNN из-за нетипичных форм, темных линий, объектов, различающихся по площади в 20 раз, и неоднородного фона. Предварительная обработка была выполнена, как описано для набора данных булыжника. Наиболее многообещающий результат был получен с моделью Cellpose Cyto 0.5 в сочетании с предварительной обработкой [медиана 3 × 3 и инверсия изображения] (, рис. 4A, B ) и моделью StarDist с предварительной обработкой [медиана 3 × 3 и выравнивание гистограммы] ( Рисунок 4C ).Контуры были четко очерчены, несколько объектов было пропущено (синяя стрелка на рис. , рис. 4A, ), несколько объектов чрезмерно сегментированы (зеленая и оранжевая стрелки на рис. Модель Cellpose Cyto 0.7 дала аналогичные результаты.
Кленовые листья (оранжевые стрелки на рис. 4B, C ) чаще всего подвергались сверхсегментации. Их форма напоминает скопление соприкасающихся клеток. Таким образом, наблюдаемая чрезмерная сегментация может быть вызвана попыткой CNN согласовать их формы со структурами, на которых она была обучена.Дубовые листья были вторым наиболее часто сверхсегментированным типом листьев. Эти листья содержат темные прожилки, которые можно интерпретировать как границы клеток. Однако ошибочная сегментация по большей части не следует за этими жилками (зеленая стрелка на , рис. 4B, ). Затем был исследован эффект более сильного сглаживания [среднее значение 7 × 7]. Для модели ядер Cellpose (, рис. 4E, ) он снизил частоту ложноотрицательных обнаружений (, рис. 4D, синяя стрелка) и чрезмерной сегментации (, рис. 4F, оранжевая стрелка) за счет потери точности объекта. очертания.Комбинации параметров, протестированные на рис. 4D , E хорошо обобщаются для всего набора данных.
Затем мы использовали OpSeF для сегментации ядер в монослое клеток. Большинство ядер хорошо разделены. Мы сосредоточили наш анализ на нескольких соприкасающихся ядрах. И модель ядер Cellpose, и модель Cellpose Cyto показали хорошие результаты в широком диапазоне масштабных факторов. Интересно, что сильное сглаживание сделало ядра Cellpose, но не модель Cellpose Cyto, более склонными к избыточной сегментации (, рис. 5A, ).Модель StarDist показала хорошие результаты; U-Net не удалось. Последнее было удивительно, учитывая, что задача, казалось бы, проста. Интенсивности пикселей имеют небольшой динамический диапазон, а ядра тусклые и довольно большие. Чтобы выяснить, привела ли какая-либо из этих проблем к такой низкой производительности, мы объединили входной сигнал 2 × 2 (панель U-Net + BIN в , рис. 5A, ) и отрегулировали яркость и контраст. Сама по себе регулировка яркости и контраста не дала положительного эффекта (данные не показаны). U-Net работает намного лучше с бункерным входом.Затем мы обработали весь набор данных. StarDist был более склонен к чрезмерной сегментации (зеленая стрелка на , рис. 5B, ), но более точно обнаруживал более мелкие объекты (оранжевая стрелка на , рис. 5B, ) и с большей вероятностью включал нетипичные объекты, например ядра во время деления клеток, которые демонстрируют сильную текстуру (синяя стрелка на рис. 5B , ). Обе модели хорошо переносили значительные колебания яркости (белая стрелка на , рис. 5В, ). Обе модели хорошо дополняют друг друга.
Рисунок 5Блокнот с флуоресцентными ядрами (A) Сегментация набора данных с разреженными ядрами. Пример двух соприкасающихся ячеек. Результат сегментации (красная линия) наложен на исходное изображение, подвергшееся предварительной обработке [медиана 3 × 3]. Столбцы определяют модель, используемую для сегментации, строки — фильтр, используемый для предварительной обработки. Модель ядер Cellpose и модель Cellpose Cyto показали хорошие результаты в широком диапазоне масштабных факторов. Первоначально U-Net потерпела неудачу. Улучшенные результаты после объединения отображаются в нижней правой панели. (B) Сравнение результатов сегментации ядер Cellpose (CP) и StarDist (SD) (красная линия). StarDist более склонен к чрезмерной сегментации (зеленая стрелка), но более надежно обнаруживает более мелкие объекты (оранжевая стрелка) и, как правило, включает объекты с сильной текстурой (синяя стрелка). Обе модели хорошо переносили сильные колебания яркости (белая стрелка). (C, D) Сегментация трехмерной ткани толстой кишки из коллекции Broad BioImage Benchmark Collection с помощью ядер Cellpose (CP) или StarDist (SD).Обе модели дали разумные результаты. Не удалось сегментировать только несколько плотных кластеров (белая стрелка).
Затем мы протестировали более сложный набор данных: трехмерную ткань толстой кишки из коллекции Broad Bioimage Benchmark Collection. Этот синтетический набор данных идеально подходит для оценки сегментации кластерных ядер в тканях. Мы выбрали вариант с низким отношением сигнал / шум, что позволило нам протестировать стратегии подавления шума. Суммарная, максимальная и медианная проекции трех Z-плоскостей были протестированы в сочетании с вариантами предварительной обработки, ранее описанными для монослоя набора данных ячеек.Двенадцать различных конвейеров предварительной обработки были объединены со всеми моделями [ядра Cellpose, Cellpose Cyto, StarDist и U-Net]. Был исследован диапазон масштабных коэффициентов Cellpose [0,15, 0,25, 0,4, 0,6]. Многие решения по сегментации в наборе данных трехмерной ткани толстой кишки трудны для выполнения даже специалистами-людьми. В рамках этого ограничения предварительная обработка [медианная проекция и выравнивание гистограммы] дала разумные результаты без какой-либо дальнейшей оптимизации в сочетании с ядрами Cellpose 0.4 или моделью StarDist (, рис. 5C, D ).Только несколько кластеров клеток не были сегментированы ( Рисунок 5C, D белая стрелка). Обе модели одинаково хорошо работали на всем наборе данных.
Затем мы попытались сегментировать один слой эпителиальных клеток неправильной формы, в котором ядро и клеточные мембраны были окрашены одним и тем же красителем. В первом прогоне было применено незначительное [среднее 3 × 3] или сильное [среднее 7 × 7] сглаживание. Затем был протестирован эффект дополнительного выравнивания гистограммы, улучшения границ и инверсии изображения. Полученные восемь предварительно обработанных изображений были сегментированы со всеми моделями [ядра Cellpose, Cellpose Cyto, StarDist и U-Net].Был исследован диапазон масштабных коэффициентов Cellpose [0,6, 0,8, 1,0, 1,4, 1,8]. Размер ядер варьировался более чем в пять раз. Таким образом, мы сосредоточили наш анализ на кластере определенных крупных ядер и кластере малых ядер. Ядра Cellpose 1.4 и модель StarDist детектируют как маленькие, так и большие ядра одинаково хорошо (, рис. 6A, ). Результаты сегментации StarDist включали множество ложноположительных срабатываний в виде ячеек. Поскольку в целом они были намного больше настоящих ядер, их можно отфильтровать во время постобработки.В то время как U-Net не работал хорошо на одном и том же входе [медиана 3 × 3] (, рис. 6A, ), он давал лучшие результаты (, рис. 6A, ) при предварительной обработке [среднее значение 7 × 7 и выравнивание гистограммы]. Поскольку слабое сглаживание было выгодно для конвейеров Cellpose и StarDist и более сильное сглаживание для конвейеров U-Net, мы исследовали эффект промежуточного сглаживания [медиана 5 × 5] для Cellpose и StarDist и еще более сильное сглаживание [среднее значение 9 × 9] для конвейеров Трубопроводы U-Net. Наблюдалось небольшое улучшение.Таким образом, мы использовали предварительную обработку [медиана 5 × 5] в сочетании с ядрами Cellpose 1.5 или моделью StarDist для обработки всего набора данных. Cellpose часто не обнаруживал яркие круглые ядра (, рис. 6B, , стрелки), а StartDist давал много ложных срабатываний. Таким образом, требуется переподготовка или постобработка.
Рисунок 6Блокнот с несколькими помеченными клетками (A) Изображения больших эпителиальных клеток из коллекции Data Science Bowl 2018 были использованы для тестирования сегментации одного слоя клеток.Эти клетки различаются по размеру. Модель ядер Cellpose 1.4 и предварительная обработка [медиана 3 × 3] дали разумную сегментацию для больших и малых ядер. Сегментация StarDist на основе того же ввода позволяет более надежно обнаруживать ядра. Однако присутствовало много ложноположительных срабатываний. Интересно, что форма ложных срабатываний хорошо напоминает типичную форму клеток. U-Net не справился с той же предварительной обработкой, но с предварительной обработкой [среднее значение 7 × 7 и выравнивание гистограммы]. (B) [Median 5 × 5] предварительной обработки в сочетании с Cellpose 1.5 ядер или модель StarDist была применена ко всему набору данных. Модель Cellpose пропустила воспроизводимые круглые, очень яркие ядра (синяя стрелка), а StarDist предсказал много ложноположительных клеток (правая панель).
В DSB большинство алгоритмов лучше работают с изображениями, классифицированными как маленькие или большие флуоресцентные, по сравнению с изображениями, классифицированными как «фиолетовая ткань» или «розовая и фиолетовая ткань». Мы использовали срезы скелетных мышц, окрашенные метиленовым синим, в качестве образца данных для ткани, окрашенной одним красителем, и парафиновых срезов почек, окрашенных гематоксилином и эозином (HE), в качестве примера для ткани, окрашенной несколькими красителями.Анализ срезов ткани может быть скомпрометирован по причине неоднородного качества изображения, например, артефактами, созданными на стыках плиток. Таким образом, все рабочие процессы использовали объединенное изображение в качестве входных данных для конвейера анализа.
Хотя большинство ядер в наборе данных о скелетных мышцах хорошо разделены, некоторые из них образуют плотный кластер, а другие ядра не в фокусе ( Рисунок 7A, ). Размер ядер варьируется в десять раз; форма их варьируется от удлиненной до круглой. Использовались та же предварительная обработка и модель, что и для набора данных эпителиальных клеток; диапазон масштабного коэффициента Cellpose [0.2, 0,4, 0,6]. [Медиана 3 × 3 и перевернутое изображение] предварительная обработка в сочетании с моделью ядра Cellpose 0.6 дала без дальнейшей оптимизации удовлетворительные результаты (, рис. 7В, ). Контуры были четко очерчены, некоторые объекты были упущены, некоторые из них были слишком сегментированы. Ни StarDist, ни U-Net не показали аналогичных результатов. Мы не смогли преодолеть это ограничение путем адаптации предварительной обработки или биннинга. Обработка всего набора данных выявила неадекватную сегментацию плотного кластера ( Рисунок 7C, , белая стрелка) и случайную чрезмерную сегментацию больших, удлиненных ядер ( Рисунок 7C, , оранжевая стрелка) в качестве основного ограничения.Ядра, которые находятся не в фокусе, часто пропускались ( Рисунок 7C , синяя стрелка). Ограничение анализа ядрами в фокусе возможно.
Рисунок 7Блокнот по скелетным мышцам (A) Срез скелетных мышц, окрашенный метиленовым синим, использовали для тестирования сегментации ткани, окрашенной одним красителем. (B) Сегментация была протестирована на больших участках изображения 2048 × 2048 пикселей. Звездочка, показанная на позициях A, и B , расположена в одном и том же положении на изображении, отображаемом с разными коэффициентами масштабирования.Результат сегментации (красная линия) модели ядра Cellpose 0.6 накладывается на исходное изображение, подвергшееся предварительной обработке [медиана 3 × 3]. (C, D) Крупный план регионов, которые было трудно сегментировать. Сегментация плотного кластера (белая стрелка) часто терпела неудачу, и иногда наблюдалась чрезмерная сегментация больших удлиненных ядер (оранжевая стрелка). Ядра, находящиеся не в фокусе (синяя стрелка), часто пропускались (синяя стрелка).
Плотность клеток в наборе данных по почкам очень неоднородна.Сигнал эозина из парафинового среза почки, окрашенного НЕ ( фиг. 8A, B ), получали деконволюцией цвета. Ядра плотно упакованы в клубочках и довольно редки в проксимальных и дистальных канальцах. Два сшитых изображения были разделены с помощью функции OpSeF «на плитки». Первоначальная оптимизация была выполнена на пакете из 16 фрагментов изображений, весь набор данных содержит 864 фрагмента. Использовались те же предварительная обработка и модель, что и для набора данных по скелетным мышцам, диапазон масштабных коэффициентов Cellpose [0.6, 0.8, 1.0, 1.4, 1.8]. Предварительная обработка [медиана 3 × 3 и выравнивание гистограммы] в сочетании с моделью ядра Cellpose 0.6 дала хорошие результаты (, фиг. 8C, ). [Среднее значение 7 × 7 и выравнивание гистограммы] предварительная обработка в сочетании со StarDist показала аналогичные хорошие результаты ( Рисунок 8C, ). Последний конвейер привел к большему количеству ложноположительных обнаружений ( Рисунок 8C, , фиолетовые стрелки). U-Net работал хуже, и больше ядер было пропущено ( Рис. 8C , синяя стрелка).Все модели потерпели неудачу для плотных кластеров ячеек ( Рисунок 8C, D , белая стрелка).
Рисунок 8Тетрадь почек (A, B) Часть парафинового среза почек, окрашенного НЕ, используемого для тестирования сегментации ткани, окрашенной двумя красителями. Белый прямоугольник в A выделяет область, показанную в увеличенном масштабе в B . Звезда в A, B, D отмечает тот же клубочек. (C) Сигнал эозина был извлечен методом цветной деконволюции. Результат сегментации (синяя линия) накладывается на исходное изображение, подвергшееся предварительной обработке [медиана 3 × 3].Модель ядер Cellpose 0,6 с масштабным коэффициентом 0,6 в сочетании с предварительной обработкой [медиана 3 × 3 и выравнивание гистограммы] и модель StarDist со [средним 7 × 7 и выравнивание гистограммы] показали аналогичные результаты в лунке (C, D) . StarDist привел к большему количеству ложных срабатываний (фиолетовые стрелки). U-Net работал хуже, больше ядер было пропущено (синяя стрелка). Все модели вышли из строя на очень плотных участках (белая стрелка).
Изучение взаимосвязи между биохимическими изменениями и морфологическими изменениями в пораженных тканях имеет решающее значение для понимания и лечения сложных заболеваний.Традиционно микроскопические изображения просматривают визуально. Такой подход ограничивает возможности характеристики фенотипов более очевидными изменениями, которые происходят позже по мере прогрессирования заболевания. Ручное исследование тонких изменений на уровне отдельных клеток, которое часто требует количественных анализов, затрудняется объемом данных. Полное изображение ткани на слайде может содержать более одного миллиона клеток. Несмотря на улучшение технологии машинного обучения, полностью неконтролируемые конвейеры анализа не получили широкого распространения.Таким образом, одной из основных задач на ближайшие годы будет разработка эффективных стратегий, позволяющих держать человека-эксперта в курсе. Многие пользователи биомедицины по-прежнему воспринимают модели глубокого обучения как черные ящики. Математическая основа того, как CNN решают, улучшается, и OpSeF облегчает понимание подводных камней сегментации на основе CNN на более описательном уровне. В совокупности повышение осведомленности об ограничениях и лучшая интерпретируемость результатов будут иметь решающее значение для повышения признания методов машинного обучения.Это улучшит контроль качества результатов и позволит эффективно интегрировать экспертные знания в конвейеры анализа (Holzinger et al., 2019a; Holzinger et al., 2019b).
Как видно из предоставленных ноутбуков Jupyter, U-Net часто работает хуже всех. Почему так? Как сообщалось ранее, способность к обучению одной U-Net ограничена (Caicedo et al., 2019). Таким образом, предоставление набора U-Nets, обученных на различных данных, может быть многообещающим подходом к устранению этого ограничения, в частности, в сочетании с выделенными конвейерами до и после обработки.OpSeF позволяет напрямую интегрировать большое количество предварительно обученных CNN. Мы надеемся, что OpSeF получит широкое признание в качестве основы, с помощью которой новые модели могут быть эффективно доступны другим аналитикам изображений.
OpSeF позволяет полуавтоматически исследовать большое количество возможных комбинаций конвейеров предварительной обработки и моделей сегментации. Даже если достаточно хорошие результаты недостижимы с помощью предварительной обработки и предварительно обученных моделей, результаты OPSEF могут использоваться в качестве руководства, для какой архитектуры CNN повторно вкладываются усилия по маркировке.Генерация обучающих данных значительно упрощается за счет бесшовной интеграции в ImageJ с помощью плагина AnnotatorJ. Мы надеемся, что многие пользователи OpSeF внесут свои обучающие данные в открытые репозитории и сделают новые модели доступными для интеграции в OpSeF. Таким образом, OpSeF вскоре может стать одновременно «магазином моделей», в котором подходящая модель может быть определена с разумными усилиями. Сообщество предоставило записные книжки Jupyter, которые можно использовать для обучения студентов на курсах, как оптимизировать конвейеры анализа на основе CNN.Это обучит их и сделает их менее зависимыми от готовых решений, которые часто жертвуют производительностью в пользу простоты и практически не дают понимания причин, почему сегментация на основе CNN работает или не работает. Чем лучше пользователи понимают модель, которую они используют, чем больше они будут им доверять, тем лучше они смогут контролировать их качество.
Было применено несколько стратегий, например сегментация.U-Net принадлежит к классу методов «от пикселя к объекту»: каждый пиксель сначала назначается семантическому классу (например, ячейке или фону), затем пиксели группируются в объекты (Ronneberger et al., 2015). Маски R-CNN относятся к классу методов «объект-пиксель» (He et al., 2017): первоначальное предсказание ограничивающих прямоугольников для каждого объекта сопровождается семантической сегментацией. Следуя промежуточному подходу, Шмидт и его коллеги предсказывают первые выпуклые в виде звезды многоугольники, которые приблизительно соответствуют форме ячеек, а затем используют непревзойденное подавление для сокращения повторяющихся предсказаний (Schmidt et al., 2018; Weigert et al., 2019). Стрингер и его коллеги используют стимулированную диффузию, исходящую из центра клетки, для преобразования масок сегментации в поля потока. Затем нейронная сеть обучается предсказанию полей потока, которые можно преобразовать обратно в маски сегментации (Stringer et al., 2020). У каждого из этих методов есть свои сильные и слабые стороны. Использование полей потока в качестве вспомогательного представления оказалось большим преимуществом для предсказания некруглых форм ячеек. В то же время Cellpose является наиболее требовательной к вычислениям моделью.В наших руках Cellpose имел тенденцию приводить к более явно ошибочно пропущенным объектам, в частности, если объекты отображали отчетливый внешний вид по сравнению с их соседями (синие стрелки на рис. 5B , рис. 6B, и рис. 7D ). StarDist гораздо менее требователен к вычислениям, а выпуклые звездообразные многоугольники хорошо подходят для аппроксимации эллиптических форм ячеек. Предварительно обученная модель StarDist, реализованная в OpSeF, может быть менее точной при прогнозировании других выпуклых форм, на которых она не была обучена.Однако это ограничение можно преодолеть путем переподготовки. Многие формы, например кленовые листья (, рис. 4C, ) вогнуты, и StarDist не может — из-за «конструктивных ограничений» — точно сегментировать эти объекты. Ошибки сегментации по модели StarDist в целом были правдоподобными. Он имел тенденцию предсказывать формы ячеек, даже если они не присутствовали (, рис. 6B, ). Хотя склонность StarDist к корректному отказу может быть полезной в большинстве случаев, эта функция требует особого тщательного контроля качества для обнаружения и исправления ошибок.Класс методов «пиксель-объект» менее подходит для сегментации плотных кластеров ячеек. Неправильная классификация всего нескольких пикселей может привести к слиянию соседних ячеек.
OpSeF объединяет три механистически различных метода сегментации на основе CNN в единой структуре. Это позволяет легко сравнивать эти методы. Тем не менее, мы решили не объединять определение балла F1, ложноположительных и ложноотрицательных показателей и точности. Во-первых, потому что в большом классе приложений нет достоверных данных.Во-вторых, мы хотим побудить пользователя визуально проверять результаты сегментации. Проверка 100 различных результатов сегментации, открытых в ImageJ в виде стека, занимает всего несколько минут и дает ценную информацию о том, когда и как сегментирование не удается. Это знание легко упустить, если просто взглянуть на выходные оценки часто используемых показателей. Изучение обстоятельств, при которых определенные типы сегментации на основе CNN не работают, помогает решить, когда специалисты-люди наиболее важны для контроля качества результатов.Более того, он имеет решающее значение для проектирования конвейеров постобработки, которые выбирают среди множества гипотез сегментации — по объекту за объектом — ту, которая дает наиболее последовательные результаты для восстановления сложных форм ячеек в больших трехмерных объемах или для ячеек. отслеживание.
Конвейеры анализа изображений обычно представляют собой компромисс между простотой использования и производительностью, а также между вычислительными затратами и точностью. До сих пор довольно простая U-Net, несмотря на ее ограниченную способность к обучению, была наиболее часто используемой моделью в основных инструментах анализа изображений.Напротив, модель, победившая в Data Science Bowl 2018 года командой топкодеров [ods.ai], использовала сложную постобработку данных для объединения результатов 32 различных нейронных сетей (Caicedo et al., 2019). В настоящее время высокая стоимость вычислений ограничивает широкое использование этого или подобных подходов. OpSeF — идеальная платформа для поиска наиболее эффективного в вычислительном отношении решения задачи сегментации. Алгоритм топкодеров [ods.ai] был разработан для сегментирования пяти различных классов ядер: малых и больших флуоресцентных, полутоновых, пурпурных и розовых и пурпурных тканей (Caicedo et al., 2019). Стрингер и его коллеги использовали еще более широкую коллекцию изображений, которые включали клетки необычного вида и естественные изображения регулярных клеточно-подобных форм, таких как ракушки, чеснок, жемчуг и камни (Stringer et al., 2020).
Доступность таких универсальных моделей важна, в частности, для пользователей, которые не могут обучать собственные модели или испытывают недостаток ресурсов для поиска наиболее эффективной предварительно обученной модели. Однако для большинства биологических применений универсального решения не требуется.Вместо этого потенциально подходящие модели могут быть предварительно выбраны, оптимизированы и протестированы с использованием OpSeF. В идеале аналитик изображений и биомедицинский исследователь будут совместно настраивать конвейер анализа и результаты контроля качества. Таким образом, результирующие рабочие процессы анализа будут иметь наилучшие шансы быть одновременно надежными и точными, и может быть достигнут идеальный баланс между ручными усилиями, вычислительными затратами и точностью.
Сравнение модели, доступной в OpSeF IV, показало, что та же задача по сегментации 100 изображений с помощью StarDist заняла 1.В 5 раз, Cellpose с фиксированным коэффициентом масштабирования в 3,5 раза и Cellpose с гибким коэффициентом масштабирования в 5 раз больше по сравнению с сегментацией с помощью U-Net.
Систематический поиск оптимального параметра и идеальной производительности может оказаться незаменимым, если нужно обработать только несколько изображений, которые можно легко курировать вручную, но очень ценно, если массивные наборы данных создаются с помощью слайд-сканера, световых микроскопов объемной ЭМ техники должны быть обработаны.
Мы отказались от предоставления OpSeF в качестве интерактивного облачного решения.Локальное решение наилучшим образом использует существующие ресурсы, позволяет избежать ограничений, возникающих при загрузке и загрузке больших наборов данных, и устраняет проблемы, связанные с безопасностью наборов клинических данных.
T.M.R. спроектировал и разработал OpSeF. Р. Х. и П. Х. спроектировал и разработал интеграцию AnnotatorJ. Данные были проанализированы T.M.R. Рукопись написана Т.М.Р. при участии всех авторов.
Мы хотели бы поблагодарить Фолькера Хильзенштейна из Monash Micro Imaging за тестирование программного обеспечения и за критические комментарии к рукописи; группу ИТ-услуг Института исследований сердца и легких им. Макса Планка за техническую поддержку.Мы благодарим всех, кто предоставил свои данные, в частности: Broad Bioimage Benchmark Collection для набора изображений BBBC027 (Svoboda et al., 2011) и BBBC038v1 (Caicedo et al., 2019) и Christoph Möhl. Мы благодарим разработчиков всего программного обеспечения, которое было интегрировано в OpSeF или использовалось в этой статье, в частности: Cellpose, Cellprofiler, ImageJ, matplotlib, numpy, pandas, scikit-learn, scikit-image и StarDist и Tensorflow.
Исследования в группе научных исследований в области микроскопии финансировались Обществом Макса Планка.PH и RH подтверждают грант LENDULET-BIOMAG (2018-342) и от европейских фондов регионального развития (GINOP-2.3.2-15-2016-00006, GINOP-2.3.2-15-2016-00026, GINOP-2.3. 2-15-2016-00037).
Хе, П., Гкиш, Гкио , Р. (2017). «Mask R-CNN», в: Международная конференция IEEE по компьютерному зрению, 2017 г. (ICCV).).
Свобода Д., Хомола О. и Стейскал С. (Год). «Создание трехмерных цифровых фантомов ткани толстой кишки»: Springer Berlin Heidelberg), 31–39.
K. Zuiderveld(1994). «Адаптивное выравнивание гистограммы с ограничением контраста», в Graphics gems IV. Academic Press Professional, Inc.), 474–485.
Jupyter (не IPython) представляют собой простые документы JSON, содержащий текст, исходный код, мультимедийный вывод и метаданные. каждый сегмент документа хранится в ячейке.
Некоторые общие сведения о формате ноутбука:
Примечание
Все поля метаданных необязательны.Хотя тип и значения некоторых метаданных определены, никаких значений метаданных определять не требуется.
На самом высоком уровне блокнот Jupyter — это словарь с несколькими ключами:
{
"метаданные": {
"подпись": "шестнадцатеричный дайджест", # используется для аутентификации небезопасных выходных данных при загрузке
"kernel_info": {
# если указано kernel_info, поле его имени является обязательным."name": "имя ядра"
},
"language_info": {
# если language_info определен, поле его имени является обязательным.
"name": "язык программирования ядра",
"версия": "версия языка",
"codemirror_mode": "Имя используемого режима codemirror [необязательно]"
}
},
«nbformat»: 4,
"nbformat_minor": 0,
"клетки": [
# список словарей ячеек, см. ниже
],
}
Некоторые поля, такие как ввод кода и вывод текста, обычно представляют собой многострочные строки.Когда эти поля записываются на диск, они могут быть записаны как список строк,
которые должны быть объединены с '' при чтении обратно в память.
В программных API для работы с записными книжками (Python, Javascript),
они всегда объединяются в исходную многострочную строку.
Если вы собираетесь работать с файлами записной книжки напрямую,
вы должны разрешить многострочным строковым полям быть либо строкой, либо списком строк.
Есть несколько основных типов ячеек для инкапсуляции кода и текста.Все ячейки имеют следующую базовую структуру:
{
"cell_type": "имя",
"метаданные": {},
"источник": "одна строка или [список из строк]",
}
Ячейки Markdown используются для основного текста и содержат уценку, как определено в Markdown со вкусом GitHub и реализовано в отмеченном.
{
"cell_type": "уценка",
"метаданные": {},
"источник": ["немного * уценки *"],
}
Изменено в версии nbformat: 4.0
Ячейки заголовков были удалены в пользу простых заголовков в уценке.
Ячейки кода — это основное содержимое записных книжек Jupyter.
Они содержат исходный код на языке связанного с документом ядра,
и список выходных данных, связанных с выполнением этого кода.
У них также есть execution_count, который должен быть целым числом или null .
{
"cell_type": "код",
"execution_count": 1, # целое число или ноль
"метаданные": {
"collapsed": True, # свернут ли вывод ячейки
"autoscroll": False, # любое из true, false или "auto"
},
"источник": ["какой-то код"],
"выходы": [{
# список выходных dicts (описан ниже)
"output_type": "поток",
...
}],
}
Изменено в версии nbformat: 4.0
вход был переименован в источник для согласованности между типами ячеек.
Изменено в версии nbformat: 4.0
prompt_number переименован в execution_count
Ячейка кода может иметь множество выходных данных (потоковые данные или расширенный выход MIME-типа). Они соответствуют сообщениям, полученным в результате выполнения ячейки.
Все выходы имеют поле output_type ,
которая является строкой, определяющей тип вывода.
{
"output_type": "поток",
"name": "stdout", # или stderr
"текст": ["текст многострочного потока"],
}
Изменено в версии nbformat: 4.0
Ключи поток ключ был изменен на имя для соответствия
сообщение потока.
вывода расширенного дисплея, созданного сообщениями display_data ,
содержат данные с ключом mime-типа.Это часто называют mime-bundle,
и отображается в разных местах в формате записной книжки и в спецификации сообщения.
Метаданные этих сообщений также могут иметь ключ mime-типа.
{
"output_type": "display_data",
"данные" : {
"текст / обычный": ["многострочные текстовые данные"],
"image / png": ["base64-encoded-png-data"],
"application / json": {
# Данные JSON включены как есть
"json": "данные",
},
},
"метаданные": {
"image / png": {
«ширина»: 640,
«высота»: 480,
},
},
}
Изменено в версии nbformat: 4.0
application / json выход больше не сериализуется дважды в строку.
Изменено в версии nbformat: 4.0
Для клавиш используется mime-типа вместо комбинации коротких имен ( текст )
и mime-типы, и хранятся в ключе data , а не на верхнем уровне.
т.е. output.data ['image / png'] вместо output.png .
Результат выполнения ячейки (созданный с помощью displayhook в Python)
хранятся в выходах execute_result . execute_result выходы идентичны display_data ,
добавление только поля execution_count , которое должно быть целым числом.
{
"output_type": "execute_result",
"execution_count": 42,
"данные" : {
"текст / обычный": ["многострочные текстовые данные"],
"image / png": ["base64-encoded-png-data"],
"application / json": {
# Данные JSON включены как есть
"json": "данные",
},
},
"метаданные": {
"image / png": {
«ширина»: 640,
«высота»: 480,
},
},
}
Изменено в версии nbformat: 4.0
pyout переименован в execute_result
Изменено в версии nbformat: 4.0
prompt_number переименован в execution_count
Неудачное выполнение может отображать обратную трассировку
{
'ename': str, # Имя исключения, в виде строки
'evalue': str, # Значение исключения в виде строки
# Трассировка будет содержать список кадров,
# каждый представляет собой строку.
'трассировка': список,
}
Изменено в версии nbformat: 4.0
pyerr переименован в ошибка
Необработанная ячейка определяется как содержимое, которое должно быть включено без изменений в вывод nbconvert. Например, эта ячейка может включать необработанный LaTeX для nbconvert to pdf через latex, или реструктурированный текст для использования в документации Sphinx.
Среда разработки записной книжки не отображает необработанные ячейки.
Единственная логика в необработанной ячейке — это поле метаданных формата .Если определено, он указывает, какой выходной формат nbconvert является предполагаемой целью.
для необработанной клетки. При выводе в любой другой формат
необработанное содержимое ячейки будет исключено.
В случае по умолчанию, когда это значение не определено,
необработанное содержимое ячейки будет включено в любой вывод nbconvert,
независимо от формата.
{
"cell_type": "необработанный",
"метаданные": {
# mime-тип целевого формата nbconvert.
# nbconvert в форматы, отличные от этого, исключит эту ячейку.
"формат": "пантомима / тип"
},
"источник": ["некоторые данные mime-типа nbformat"]
}
Формат блокнотов постоянно развивается.Когда вносятся обратно совместимые изменения, второстепенная версия формата записной книжки увеличивается. Когда вносятся обратно несовместимые изменения, основная версия увеличивается.
Начиная с nbformat 4.x, обратно совместимые изменения включают:
Новые типы ячеек или выходных данных не будут отображаться в версиях, которые их не распознают, но они сохранятся.
Полный список см. На сайте tutorialspoint.com
Не нужно тратить минуты на копирование и вставку различных снимков экрана — с этим расширением создание красивого отчета займет минуту. Вы также можете экспортировать в формате PDF или PNG для отправки в виде сообщения. Это расширение работает на любом локальном ноутбуке Jupyter (в ближайшее время планируется добавить дополнительную поддержку).
18 декабря 2020 г. · Jupyter можно настроить, указав свойства кластера dataproc: jupyter.Чтобы снизить риск удаленного выполнения кода через незащищенные API-интерфейсы сервера портативных компьютеров, значение свойства кластера dataproc: jupyter.listen.all.interfaces по умолчанию для образов версий 1.3+ составляет 127.0.0.1, что ограничивает подключения к localhost при включении Component Gateway.
Блокнот Jupyter, ранее известный как блокнот IPython, представляет собой гибкий инструмент, который помогает вам создавать удобочитаемые анализы, поскольку при работе с Python в Jupyter используется ядро IPython, которое дает нам кое-что. Мы собираемся показать вам 28 советов и приемов, которые упростят вашу жизнь при работе с Jupyter.
Первая строка вызывает функцию classify_image в Jupyter Notebook, передавая файл изображения. Затем мы отображаем результат (кошка или собака) и оценка (от 0 до 1; полностью собака или полностью кошка). Мы также помещаем файл изображения в компонент Image, чтобы пользователь мог видеть свою кошку или собаку (или другое изображение, похожее на кошку или собаку) и решать, будут ли они …
Нажмите кнопку +, чтобы добавить плитки. Выберите «Блокнот Jupyter», затем выберите блокнот, для которого вы хотите показать экспорт.Если у вас есть доступ только к панели мониторинга, вы увидите только записные книжки, которые ранее были авторизованы для панели управления.
25 августа 2017 г. · Блокноты Jupyter можно редактировать и запускать из браузера. Сама работа записной книжки происходит на «сервере» через понятие ядра. Кроме того, Jupyter Notebooks можно легко интегрировать с инструментами для работы с большими данными, такими как Apache Spark. Блокноты Jupyter также могут размещаться внутри контейнеров Docker. Microsoft Azure предоставляет бесплатный …
Блокноты Dataflow основаны на среде Jupyter Notebook, добавляя конструкции, чтобы сделать зависимости между ячейками явными и понятными. Дэвид Куп предлагает обзор ядра Dataflow, показывает, как его можно использовать для надежного связывания ячеек при разработке записной книжки, и демонстрирует, как эту записную книжку можно повторно использовать и расширять, не оказывая влияния…
Адресная книга PowerShell Outlook, когда функция станет доступной, Outlook прочитает существующие локальные подписи и скопирует их по умолчанию для новых сообщений или ответов / пересылки в почтовый ящик.Подробнее читайте здесь. Группы Microsoft 365 поддерживают новые методы скрытия / отображения групп в Outlook и адресной книге. Блокнот Jupyter с примерами ниже можно скачать здесь: intro-to-jupyter.ipynb. 1. Установка Jupyter Установка Jupyter и Jupyter Lab. Откройте командную строку или Git BASH (Windows) или терминал (OS X, linux). Установите Jupyter, запустив conda install jupyter notebook; Установите Jupyter Lab, запустив conda install -c conda-forge …
05 декабря 2017 г. · Здравствуйте, я новичок в Python, и при использовании записных книжек я пропустил intellisense (позволяет спросить объект, что методы, которые он имеет).В верхней части записной книжки добавьте эту строку% config IPCompleter.greedy = True. Затем, когда у вас есть объект, например numpy (np), сделайте это np. После . нажмите [TAB], и он покажет вам все доступные методы. Еще одна полезная вещь — это параметры метода. Juypter …