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Cellpose

Segmentación celular universal basada en deep learning para generar máscaras automáticas de imágenes de fluorescencia y campo claro.

Cellpose es una herramienta de segmentación celular de código abierto desarrollada por el Mouse Lab de Janelia. Su arquitectura U-Net basada en vector flow generaliza la forma y los límites de las células sin reajustar parámetros para cada tinción.

Funciona sin datos de entrenamiento adicionales en fluorescencia, tejido H&E, células vivas y microscopía electrónica. Incluye GUI y aprendizaje human-in-the-loop para adaptar modelos con 100–200 imágenes. La ejecución local protege imágenes clínicas y también puede funcionar en CPU.

💻 Requisitos del sistema

🧠RAM

Mínimo 8 GB, recomendado 16 GB; 32 GB o más para whole-slide grandes.

🎮VRAM

Se recomienda NVIDIA de 4 GB o más; CPU posible pero más lenta.

💾Almacenamiento

Modelo ~50 MB; paquete completo <1 GB.

Instalación

pip install cellpose[gui]
python -m cellpose

🧬 Casos de uso en biociencias

🔬

Segmentación automática en fluorescencia

Use cyto3 con imágenes DAPI y marcador de membrana para extraer miles de máscaras celulares.

🧬

Seguimiento temporal de células vivas

Combine Cellpose con omnipose y trackpy/btrack para detectar división, migración y muerte.

💊

Análisis de tejidos H&E e inmunotinción

Cuente células inmunes y cuantifique TIL en imágenes H&E o IHC para biomarcadores de inmunoterapia.

FAQ

¿Qué es Cellpose?

Cellpose es una herramienta de segmentación celular de código abierto desarrollada por el Mouse Lab de Janelia. Su arquitectura U-Net basada en vector flow generaliza la forma y los límites de las células sin reajustar parámetros para cada tinción. Funciona sin datos de entrenamiento adicionales en fluorescencia, tejido H&E, células vivas y microscopía electrónica. Incluye GUI y aprendizaje human-in-the-loop para adaptar modelos con 100–200 imágenes. La ejecución local protege imágenes clínicas y también puede funcionar en CPU.

¿Cuándo debería usar Cellpose?

Segmentación celular universal basada en deep learning para generar máscaras automáticas de imágenes de fluorescencia y campo claro.

¿Cuál es un caso de uso biomédico de Cellpose?

Segmentación automática en fluorescencia: Use cyto3 con imágenes DAPI y marcador de membrana para extraer miles de máscaras celulares.

📄 Documentación oficial🐙 GitHub

📝 Notas de actualización

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