MemBrain-Seg

MemBrain-Seg¹ 是一个由 teamtomo 开发的 Python 项目，用于冷冻电镜（cryo-ET）的3D膜分割。该工具旨在为研究人员提供一种高效且可靠的方法来分割3D显微镜图像中的膜。由于 MemBrain-Seg 目前处于早期开发阶段，我们可能在发布之间做出破坏性的更改。

出版物

Membrain-seg 的当前功能在我们的 预印本 中有更详细的描述。

Membrain-Seg 目前处于早期开发阶段，我们可能在发布之间做出破坏性的更改。

版本更新

有关更改和更新的详细历史，请参阅我们的 CHANGELOG.md。

概述

MemBrain-Seg 是一个用于冷冻电镜断层扫描的膜分割实用工具。它基于 U-Net 架构，并使用预训练模型以提高性能。U-Net 架构和训练参数在很大程度上受到 nnUNet² 的启发。

我们当前的最好模型可供下载 此处。请告诉我们它对您的工作效果如何。如果提供的模型不能正常工作，您可能想尝试我们的早期版本之一

其他（较旧）的模型版本

• v9 -- 到 2023 年 8 月 10 日为止的最佳模型
• v9b -- 到 2023 年 8 月 10 日为止的非去噪数据模型

如果您愿意，您还可以使用自己的数据训练一个新的模型，或者将其与即将推出的公开数据集相结合。

为了增强分割，MemBrain-seg 包含预处理函数。这些函数有助于调整您的断层扫描图像，使其与我们的网络训练的数据相似，从而使过程更加顺畅和高效。

探索 MemBrain-seg，使用它来满足您的需求，并告诉我们它对您来说是如何工作的！

初步的文档已提供，但还不够完善。如果您遇到任何问题，请告诉我们，我们将非常乐意提供帮助（并获得尚未工作良好的反馈）。

[1] Lamm, L., Zufferey, S., Righetto, R.D., Wietrzynski, W., Yamauchi, K.A., Burt, A., Liu, Y., Zhang, H., Martinez-Sanchez, A., Ziegler, S., Isensee, F., Schnabel, J.A., Engel, B.D., and Peng, T, 2024. MemBrain v2: an end-to-end tool for the analysis of membranes in cryo-electron tomography. bioRxiv, https://doi.org/10.1101/2024.01.05.574336

[2] Isensee, F., Jaeger, P.F., Kohl, S.A.A., Petersen, J., Maier-Hein, K.H., 2021. nnU-Net: a self-configuring method for deep learning-based biomedical image segmentation. Nature Methods 18, 203-211. https://doi.org/10.1038/s41592-020-01008-z

安装

有关详细的安装说明，请参阅此处。

特性

分割

分割您断层扫描中的膜是该存储库的主要功能。请在此处找到更详细的说明这里。

预处理

目前，我们提供了以下两种预处理选项

• 像素大小匹配：将您的断层扫描图像重新缩放以匹配训练像素大小
• 傅里叶振幅匹配：缩放傅里叶分量以匹配不同断层扫描的“风格”
• 反卷积：通过应用 Warp 的反卷积滤波器对断层扫描进行降噪

有关更多信息，请参阅预处理子节。

模型训练

您还可以使用此软件包来训练自己的模型。说明可以在此处找到。

补丁注释

如果您希望训练一个更适合您断层扫描的模型，将一些来自您断层扫描的更多补丁添加到训练数据集中可能是有益的。有关如何做到这一点的建议可以在此处找到。