Вопрос или проблема
В рамках группового проекта в университете нам предоставлены серии видео с культурами клеток за 24-часовой период. У ряда этих клеток (клетки “нокаут”) был удален определенный ген, который часто отсутствует или мутирован при злокачественности. Мы используем алгоритм обнаружения объектов, чтобы определить центры клеток и их радиусы, а затем проводим дополнительную обработку, чтобы сопоставить клетки кадр за кадром и построить индивидуальные траектории, которые мы затем используем для расчета различных характеристик. Наша цель – обучить бинарный классификатор, который сможет идентифицировать потенциально раковые клетки, используя один из вектор-функций, полученных из траекторий.
Наши данные для обучения состоят из видео с иммуннофлуоресцентными метками, где клетки нокаут окрашены в красный цвет, а нормальные или “контрольные” клетки – в зеленый. Это наши “метки”, так сказать, и мы используем наш алгоритм обнаружения объектов дважды: один раз на красном канале и один раз на зеленом канале, чтобы разделить два класса данных. Наши тестовые данные будут состоять из черно-белых видео, где такой маркировки нет.
Мой товарищ по команде утверждает, что разделение красного и зеленого каналов в обучающих данных “несправедливо”, поскольку, помимо различия между двумя классами, маркировка иногда облегчает различение отдельных клеток. Дело в том, что клетки могут существенно перекрываться друг с другом, что делает центры отдельных клеток несколько неоднозначными. Когда клетки нокаут и контроль перекрываются, разделение двух каналов устраняет эту неоднозначность. Поскольку разделение цветовых каналов возможно только в обучающих данных, можно утверждать, что наши “метки” на самом деле не только указывают, к какому классу принадлежит отдельная клетка, но и неявно добавляют дополнительную информацию в обучающие данные, иногда устраняя перекрывающую неоднозначность.
Вот иллюстрация того, о чем я говорю:
Если мы будем рассматривать красный и зеленый каналы отдельно, алгоритм обнаружения объектов сможет легко восстановить две клетки. В противном случае он видит только одну. Таким образом, цветовые метки неявно предоставляют дополнительную информацию для обнаружения объектов.
Мой вопрос заключается в том, можно ли использовать эту дополнительную информацию, предоставленную метками в обучающих данных, разделяя два канала в процессе обучения?
EDIT: Добавлена иллюстрация.
Чаще всего это называется [утечка данных](https://en.wikipedia.org/wiki/Leakage_(machine_learning)), если алгоритму предоставляются функции во время обучения, которые отсутствуют во время тестирования. Утечка данных приводит к высокой производительности во время обучения и существенно сниженной производительности во время тестирования. Чаще всего цель машинного обучения — высокая производительность при тестировании, поэтому модель следует обучать только с признаками, которые присутствуют во время тестирования.
В вашем случае обучите модель только на черно-белых видео.
Ответ или решение
Использование классовых меток в данных клеточной визуализации является ключевым аспектом для правильного обучения моделей машинного обучения, особенно в контексте вашей задачи. Давайте проанализируем ситуацию более подробно и рассмотрим, как оптимально подходить к использованию меток в ваших данных.
Ваши исходные данные включает в себя видео клеточных культур с пометками, где клетки «knockout» маркированы красным цветом, а контрольные (нормальные) клетки – зеленым. Это создает потенциально полезное разделение классов в данных, и, как вы отметили, использование алгоритма blob detection на отдельных цветовых каналах может значительно облегчить задачу обнаружения отдельных клеток, особенно в случаях их перекрытия.
Однако, ваша команда правильно выделила потенциальную проблему, связанную с тем, что использование цветовых каналов в обучающем наборе данных может привести к ситуации, известной как утечка данных (data leakage). Утечка данных возникает, когда в процессе обучения алгоритм получает доступ к признакам, которые отсутствуют в тестовых данных, что в свою очередь может искусственно завысить показатели точности модели в процессе обучения, но привести к значительным ухудшениям в реальных условиях тестирования.
Так как ваши тестовые данные представлены в градациях серого, разделение цветовых каналов на этапе обучения добавляет информацию, которая в дальнейшем недоступна и может дать ложное представление о способности модели обобщать. Поэтому использование цветового кодирования в обучающих данных не является корректным подходом, если целью является общее улучшение производительности вашей модели на тестовых данных.
Вместо того, чтобы полагаться на разделение красного и зеленого каналов, я вам рекомендую следующее:
-
Используйте только серые видео для обучения: Постройте ваш набор данных на основе видео в градациях серого. Это лучший способ избежать утечки данных, так как вы будете тренировать модель с теми данными, которые будут представляться на этапе тестирования.
-
Создайте соответствующие метки: Для обучения модели вам необходимо создать метки, основываясь на предоставленных данных. Ваша цель – выделить клетки и классифицировать их на основе их характеристик, извлеченных с использованием алгоритмов обработки изображений.
-
Исследуйте альтернативные методы классификации: Подумайте о возможности применения других методов для улучшения различения клеток, таких как изменение алгоритма обработки изображений, применение методов предварительной обработки данных или использование дополнительных функций, которые могут помочь в различении клеток, не прибегая к разделению каналов цветовой информации.
-
Оценка модели: Убедитесь, что вы корректно оцениваете производительность вашей модели, используя кросс-валидацию и лабораторные тесты, чтобы удостовериться в устойчивости и обобщающей способности модели.
Следуя этим рекомендациям, вы сможете правильно реализовать вашу задумку и избежать рисков, связанных с утечкой данных, что, в конечном итоге, приведет к более надежным и применимым результатам в задачах классификации клеток.