本文介紹一種對(duì)紅細(xì)胞和白細(xì)胞圖像分類任務(wù)的主動(dòng)學(xué)習(xí)端到端工作流程。

通過細(xì)胞圖像的標(biāo)簽對(duì)模型性能的影響，為數(shù)據(jù)設(shè)置優(yōu)先級(jí)和權(quán)重。 許多機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的主要障礙之一是缺乏標(biāo)記數(shù)據(jù)。而標(biāo)記數(shù)據(jù)可能會(huì)耗費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間，并且很昂貴，因此很多時(shí)候嘗試使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法來解決問題是不合理的。 為了解決這個(gè)問題，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域出現(xiàn)了一個(gè)叫做主動(dòng)學(xué)習(xí)的領(lǐng)域。主動(dòng)學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種方法，它提供了一個(gè)框架，根據(jù)模型已經(jīng)看到的標(biāo)記數(shù)據(jù)對(duì)未標(biāo)記的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行優(yōu)先排序。 細(xì)胞成像的分割和分類等技術(shù)是一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域研究。就像在其他機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域一樣，數(shù)據(jù)的標(biāo)注是非常昂貴的，并且對(duì)于數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量要求也非常的高。針對(duì)這一問題，本篇文章介紹一種對(duì)紅細(xì)胞和白細(xì)胞圖像分類任務(wù)的主動(dòng)學(xué)習(xí)端到端工作流程。 我們的目標(biāo)是將生物學(xué)和主動(dòng)學(xué)習(xí)的結(jié)合，并幫助其他人使用主動(dòng)學(xué)習(xí)方法解決生物學(xué)領(lǐng)域中類似的和更復(fù)雜的任務(wù)。 本篇文主要由三個(gè)部分組成：

• 細(xì)胞圖像預(yù)處理——在這里將介紹如何預(yù)處理未分割的血細(xì)胞圖像。
• 使用CellProfiler提取細(xì)胞特征——展示如何從生物細(xì)胞照片圖像中提取形態(tài)學(xué)特征，以用作機(jī)器學(xué)習(xí)模型的特征。
• 使用主動(dòng)學(xué)習(xí)——展示一個(gè)模擬使用主動(dòng)學(xué)習(xí)和不使用主動(dòng)學(xué)習(xí)的對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

細(xì)胞圖像預(yù)處理

我們將使用在MIT許可的血細(xì)胞圖像數(shù)據(jù)集（GitHub和Kaggle）。每張圖片都根據(jù)紅細(xì)胞(RBC)和白細(xì)胞(WBC)分類進(jìn)行標(biāo)記。對(duì)于這4種白細(xì)胞(嗜酸性粒細(xì)胞、淋巴細(xì)胞、單核細(xì)胞和中性粒細(xì)胞)還有附加的標(biāo)簽，但在本文的研究中沒有使用這些標(biāo)簽。 下面是一個(gè)來自數(shù)據(jù)集的全尺寸原始圖像的例子： ?創(chuàng)建樣本DF 原始數(shù)據(jù)集包含一個(gè)export.py腳本，它將XML注釋解析為一個(gè)CSV表，其中包含每個(gè)細(xì)胞的文件名、細(xì)胞類型標(biāo)簽和邊界框。 原始腳本沒有包含cell_id列，但我們要對(duì)單個(gè)細(xì)胞進(jìn)行分類，所以我們稍微修改了代碼，添加了該列并添加了一列包括image_id和cell_id的filename列：

import os, sys, randomimport xml.etree.ElementTree as ETfrom glob import globimport pandas as pdfrom shutil import copyfile
annotations = glob('BCCD_Dataset/BCCD/Annotations/*.xml')df = []for file in annotations:  #filename = file.split('/')[-1].split('.')[0] + '.jpg'  #filename = str(cnt) + '.jpg'  filename = file.split('\')[-1]  filename =filename.split('.')[0] + '.jpg'  row = []  parsedXML = ET.parse(file)  cell_id = 0  for node in parsedXML.getroot().iter('object'):      blood_cells = node.find('name').text      xmin = int(node.find('bndbox/xmin').text)      xmax = int(node.find('bndbox/xmax').text)      ymin = int(node.find('bndbox/ymin').text)      ymax = int(node.find('bndbox/ymax').text)
      row = [filename, cell_id, blood_cells, xmin, xmax, ymin, ymax]      df.append(row)      cell_id += 1
data = pd.DataFrame(df, columns=['filename', 'cell_id', 'cell_type', 'xmin', 'xmax', 'ymin', 'ymax'])data['image_id'] = data['filename'].apply(lambda x: int(x[-7:-4]))data[['filename', 'image_id', 'cell_id', 'cell_type', 'xmin', 'xmax', 'ymin', 'ymax']].to_csv('bccd.csv', index=False)

裁剪 為了能夠處理數(shù)據(jù)，第一步是根據(jù)邊界框坐標(biāo)裁剪全尺寸圖像。這就產(chǎn)生了很多大小不一的細(xì)胞圖像： ?裁剪的代碼如下：

import osimport pandas as pdfrom PIL import Image

def crop_cell(row):  """  crop_cell(row)
  given a pd.Series row of the dataframe, load row['filename'] with PIL,  crop it to the box row['xmin'], row['xmax'], row['ymin'], row['ymax']  save the cropped image,  return cropped filename  """  input_dir = 'BCCDJPEGImages'  output_dir = 'BCCDcropped'  # open image  im = Image.open(f"{input_dir}{row['filename']}")
  # size of the image in pixels  width, height = im.size
  # setting the points for cropped image  left = row['xmin']  bottom = row['ymax']  right = row['xmax']  top = row['ymin']
  # cropped image  im1 = im.crop((left, top, right, bottom))  cropped_fname = f"BloodImage_{row['image_id']:03d}_{row['cell_id']:02d}.jpg"  # shows the image in image viewer  # im1.show()
  # save image  try:      im1.save(f"{output_dir}{cropped_fname}")  except:      return 'error while saving image'
  return cropped_fname
if __name__ == "__main__":  # load labels csv into Pandas DataFrame  filepath = "BCCDdataset2-masterlabels.csv"  df = pd.read_csv(filepath)
  # iterate through cells, crop each cell, and save cropped cell to file  dataset_df['cell_filename'] = dataset_df.apply(crop_cell, axis=1)

以上就是我們所做的所有預(yù)處理操作?，F(xiàn)在，我們繼續(xù)使用CellProfiler提取特征。

使用CellProfiler提取細(xì)胞特征

CellProfiler是一個(gè)免費(fèi)的開源圖像分析軟件，可以從大規(guī)模細(xì)胞圖像中自動(dòng)定量測(cè)量。CellProfiler還包含一個(gè)GUI界面，允許我們可視化的操作。 首先下載CellProfiler，如果CellProfiler無法打開，則可能需要安裝Visual C ++發(fā)布包，具體安裝方式參考官網(wǎng)。 打開軟件就可以加載圖像了， 如果想構(gòu)建管道可以在CellProfiler官網(wǎng)找到其提供的可用的功能列表。大多數(shù)功能分為三個(gè)主要組：圖像處理，目標(biāo)的處理和測(cè)量。常用的功能如下： 圖像處理 - 轉(zhuǎn)為灰度圖： ?目標(biāo)對(duì)象處理 - 識(shí)別主要對(duì)象 ?測(cè)量 - 測(cè)量對(duì)象強(qiáng)度 ?CellProfiler可以將輸出為CSV文件或者保存指定數(shù)據(jù)庫中。這里我們將輸出保存為CSV文件，然后將其加載到Python進(jìn)行進(jìn)一步處理。 說明：CellProfiler還可以將你處理圖像的流程保存并進(jìn)行分享。

主動(dòng)學(xué)習(xí)

我們現(xiàn)在已經(jīng)有了訓(xùn)練需要的搜有數(shù)據(jù)，現(xiàn)在可以開始試驗(yàn)使用主動(dòng)學(xué)習(xí)策略是否可以通過更少的數(shù)據(jù)標(biāo)記獲得更高的準(zhǔn)確性。我們的假設(shè)是：使用主動(dòng)學(xué)習(xí)可以通過大量減少在細(xì)胞分類任務(wù)上訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型所需的標(biāo)記數(shù)據(jù)量來節(jié)省寶貴的時(shí)間和精力。 主動(dòng)學(xué)習(xí)框架 在深入研究實(shí)驗(yàn)之前，我們希望對(duì)modAL進(jìn)行快速介紹：modAL是Python的活躍學(xué)習(xí)框架。它提供了Sklearn API，因此可以非常容易地將其集成到代碼中。該框架可以輕松地使用不同的主動(dòng)學(xué)習(xí)策略。他們的文檔也很清晰，所以建議從它開始你的一個(gè)主動(dòng)學(xué)習(xí)項(xiàng)目。 主動(dòng)學(xué)習(xí)與隨機(jī)學(xué)習(xí) 為了驗(yàn)證假設(shè)，我們將進(jìn)行一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)，將添加新標(biāo)簽數(shù)據(jù)的隨機(jī)子抽樣策略與主動(dòng)學(xué)習(xí)策略進(jìn)行比較。開始用一些相同的標(biāo)記樣本訓(xùn)練2個(gè)Logistic回歸估計(jì)器。然后將在一個(gè)模型中使用隨機(jī)策略，在第二個(gè)模型中使用主動(dòng)學(xué)習(xí)策略。 我們首先為實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，加載由Cell Profiler創(chuàng)建的特征。這里過濾了無色血細(xì)胞的血小板，只保留紅和白細(xì)胞（將問題簡(jiǎn)化，并減少數(shù)據(jù)量） 。所以現(xiàn)在我們正在嘗試解決二進(jìn)制分類問題 - RBC與WBC。使用Sklearn Label的label encoder進(jìn)行編碼，并拆分?jǐn)?shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。

# imports for the whole experimentimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom modAL import ActiveLearnerimport pandas as pdfrom modAL.uncertainty import uncertainty_samplingfrom sklearn import preprocessingfrom sklearn.metrics import , average_precision_scorefrom sklearn.linear_model import LogisticRegression
# upload the cell profiler features for each celldata = pd.read_csv('Zaretski_Image_All.csv')
# filter plateletsdata = data[data['cell_type'] != 'Platelets']
# define the labeltarget = 'cell_type'label_encoder = preprocessing.LabelEncoder()y = label_encoder.fit_transform(data[target])
# take the learning features onlyX = data.iloc[:, 5:]
# create training and testing setsX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X.to_numpy(), y, test_size=0.33, random_state=42)

下一步就是創(chuàng)建模型：

dummy_learner = LogisticRegression()
active_learner = ActiveLearner(estimator=LogisticRegression(),query_strategy=uncertainty_sampling())

dummy_learner是使用隨機(jī)策略的模型，而active_learner是使用主動(dòng)學(xué)習(xí)策略的模型。為了實(shí)例化一個(gè)主動(dòng)學(xué)習(xí)模型，我們使用modAL包中的ActiveLearner對(duì)象。在“estimator”字段中，可以插入任何sklearnAPI兼容的模型。在query_strategy '字段中可以選擇特定的主動(dòng)學(xué)習(xí)策略。這里使用“uncertainty_sampling()”。這方面更多的信息請(qǐng)查看modAL文檔。 將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分成兩組。第一個(gè)是訓(xùn)練數(shù)據(jù)，我們知道它的標(biāo)簽，會(huì)用它來訓(xùn)練模型。第二個(gè)是驗(yàn)證數(shù)據(jù)，雖然標(biāo)簽也是已知的但是我們假裝不知道它的標(biāo)簽，并通過模型預(yù)測(cè)的標(biāo)簽和實(shí)際標(biāo)簽進(jìn)行比較來評(píng)估模型的性能。然后我們將訓(xùn)練的數(shù)據(jù)樣本數(shù)設(shè)置成5。

# the training size that we will start withbase_size = 5
# the 'base' data that will be the training set for our modelX_train_base_dummy = X_train[:base_size]X_train_base_active = X_train[:base_size]y_train_base_dummy = y_train[:base_size]y_train_base_active = y_train[:base_size]
# the 'new' data that will simulate unlabeled data that we pick a sample from and label itX_train_new_dummy = X_train[base_size:]X_train_new_active = X_train[base_size:]y_train_new_dummy = y_train[base_size:]y_train_new_active = y_train[base_size:]

我們訓(xùn)練298個(gè)epoch，在每個(gè)epoch中，將訓(xùn)練這倆個(gè)模型和選擇下一個(gè)樣本，并根據(jù)每個(gè)模型的策略選擇是否將樣本加入到我們的“基礎(chǔ)”數(shù)據(jù)中，并在每個(gè)epoch中測(cè)試其準(zhǔn)確性。因?yàn)榉诸愂遣黄胶獾模允褂闷骄仍u(píng)分來衡量模型的性能。 在隨機(jī)策略中選擇下一個(gè)樣本，只需將下一個(gè)樣本添加到虛擬數(shù)據(jù)集的“新”組中，這是因?yàn)閿?shù)據(jù)集已經(jīng)是打亂的的，因此不需要再進(jìn)行這個(gè)操作。對(duì)于主動(dòng)學(xué)習(xí)，將使用名為“query”的ActiveLearner方法，該方法獲取“新”組的未標(biāo)記數(shù)據(jù)，并返回他建議添加到訓(xùn)練“基礎(chǔ)”組的樣本索引。被選擇的樣本都將從組中刪除，因此樣本只能被選擇一次。

# arrays to accumulate the scores of each simulation along the epochsdummy_scores = []active_scores = []# number of desired epochsrange_epoch = 298# running the experimentfor i in range(range_epoch):  # train the models on the 'base' dataset  active_learner.fit(X_train_base_active, y_train_base_active)  dummy_learner.fit(X_train_base_dummy, y_train_base_dummy)
  # evaluate the models  dummy_pred = dummy_learner.predict(X_test)  active_pred = active_learner.predict(X_test)
  # accumulate the scores  dummy_scores.append(average_precision_score(dummy_pred, y_test))  active_scores.append(average_precision_score(active_pred, y_test))
  # pick the next sample in the random strategy and randomly  # add it to the 'base' dataset of the dummy learner and remove it from the 'new' dataset  X_train_base_dummy = np.append(X_train_base_dummy, [X_train_new_dummy[0, :]], axis=0)  y_train_base_dummy = np.concatenate([y_train_base_dummy, np.array([y_train_new_dummy[0]])], axis=0)  X_train_new_dummy = X_train_new_dummy[1:]  y_train_new_dummy = y_train_new_dummy[1:]
  # pick next sample in the active strategy  query_idx, query_sample = active_learner.query(X_train_new_active)
  # add the index to the 'base' dataset of the active learner and remove it from the 'new' dataset  X_train_base_active = np.append(X_train_base_active, X_train_new_active[query_idx], axis=0)  y_train_base_active = np.concatenate([y_train_base_active, y_train_new_active[query_idx]], axis=0)  X_train_new_active = np.concatenate([X_train_new_active[:query_idx[0]], X_train_new_active[query_idx[0] + 1:]], axis=0)  y_train_new_active = np.concatenate([y_train_new_active[:query_idx[0]], y_train_new_active[query_idx[0] + 1:]], axis=0)

結(jié)果如下：

plt.plot(list(range(range_epoch)), active_scores, label='Active Learning')plt.plot(list(range(range_epoch)), dummy_scores, label='Dummy')plt.xlabel('number of added samples')plt.ylabel('average precision score')plt.legend(loc='lower right')plt.savefig("models robustness vs dummy.png", bbox_inches='tight')plt.show()

?策略之間的差異還是很大的，可以看到主動(dòng)學(xué)習(xí)只使用25個(gè)樣本就可以達(dá)到平均精度0.9得分！而使用隨機(jī)的策略則需要175個(gè)樣本才能達(dá)到相同的精度！ 此外主動(dòng)學(xué)習(xí)策略的模型的分?jǐn)?shù)接近0.99，而隨機(jī)模型的分?jǐn)?shù)在0.95左右停止了！如果我們使用所有數(shù)據(jù)，那么它們最終分?jǐn)?shù)是相同的，但是我們的研究目的是在少量標(biāo)注數(shù)據(jù)的前提下訓(xùn)練，所以只使用了數(shù)據(jù)集中的300個(gè)隨機(jī)樣本。

總結(jié)

本文展示了將主動(dòng)學(xué)習(xí)用于細(xì)胞成像任務(wù)的好處。主動(dòng)學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一組方法，可根據(jù)其標(biāo)簽對(duì)模型性能的影響來優(yōu)先考慮未標(biāo)記的數(shù)據(jù)示例的解決方案。由于標(biāo)記數(shù)據(jù)是一項(xiàng)涉及許多資源（金錢和時(shí)間）的任務(wù)，因此判斷那些標(biāo)記那些樣本可以最大程度地提高模型的性能是非常必要的。 細(xì)胞成像為生物學(xué)，醫(yī)學(xué)和藥理學(xué)領(lǐng)域做出了巨大貢獻(xiàn)。以前分析細(xì)胞圖像需要有價(jià)值的專業(yè)人力資本，但是像主動(dòng)學(xué)習(xí)這種技術(shù)的出現(xiàn)為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域這種需要大量人力標(biāo)注數(shù)據(jù)集的領(lǐng)域提供了一個(gè)非常好的解決方案。 本文引用：

• GitHub — Shenggan/BCCD_Dataset: BCCD (Blood Cell Count and Detection) Dataset is a small-scale dataset for blood cells detection.

• Blood Cell Images | Kaggle

• Active Learning in Machine Learning | by Ana Solaguren-Beascoa, PhD | Towards Data Science

• Carpenter, A. E., Jones, T. R., Lamprecht, M. R., Clarke, C., Kang, I. H., Friman, O., … & Sabatini, D. M. (2006).

• CellProfiler: image analysis software for identifying and quantifying cell phenotypes. Genome biology, 7(10), 1–11.

• Stirling, D. R., Swain-Bowden, M. J., Lucas, A. M., Carpenter, A. E., Cimini, B. A., & Goodman, A. (2021).