Cellpose

O Cellpose é um modelo de segmentação de células baseado em aprendizado profundo, projetado para ser versátil e fácil de usar. Ele pode segmentar uma ampla variedade de tipos de células e tecidos sem a necessidade de treinamento específico para cada tipo.

Para mais informações sobre o Cellpose, acesse https://cellpose.org/.

Carregando o módulo

Para habilitar o Cellpose no HPCC Marvin, você deve carregar o módulo cellpose:

module load cellpose

Para acessar a documentação do modulo, utilize:

module help cellpose

Executando o Cellpose com interface gráfica (GUI)

A execução do Cellpose no HPCC Marvin é feita por meio de uma sessão VNC (Virtual Network Computing) utilizando o Open OnDemand. Para isso, siga os passos abaixo:

1. Acesse o Open OnDemand do HPCC Marvin em https://marvin.cnpem.br/.

2. Em Interactive Apps, abra uma VNC.

3. No formulário da VNC, selecione a partição gui-gpu-small e defina o número de horas, número de GPUs e número de CPUs conforme necessário. Clique em Launch.

4. Uma nova janela será aberta com a VNC. Aguarde até que a VNC esteja ativa (Running) e clique em Launch VNC.

5. Uma vez que a VNC estiver ativa, abra um terminal dentro da VNC.

6. No terminal, execute o seguinte comando para iniciar o Cellpose:

# Habilitar o módulo
module load cellpose
# Iniciar o Cellpose com interface gráfica
cellpose

Submetendo jobs do Cellpose

O Cellpose também pode ser executado via submissão de jobs no SLURM, permitindo análises em segundo plano e melhor aproveitamento dos recursos do cluster. Crie um arquivo de script, por exemplo cellpose.sh, com o seguinte conteúdo:

#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=cellpose
#SBATCH --partition=short-gpu-small 
#SBATCH --ntasks=1
#SBATCH --cpus-per-task=4
#SBATCH --mem-per-cpu=2GB
#SBATCH --gres=gpu:1g.5gb:1

module load cellpose

cellpose <parâmetros do cellpose>

Por exemplo, para segmentar imagens em uma pasta de entrada e salvar os resultados em uma pasta de saída, você pode usar:

cellpose --dir /home/carsen/images_cyto/test/ --save_png

Para mais detalhes sobre todos os parâmetros do Cellpose, use:

cellpose --help

Para submeter o job, salve o script e utilize o comando sbatch:

sbatch cellpose.sh

Uso via Python (scripting)

O Cellpose também pode ser usado diretamente em scripts Python, permitindo automatizar análises e integrá-las a pipelines:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from cellpose import models, io
from cellpose.io import imread

io.logger_setup()

model = models.CellposeModel(gpu=True)

# list of files
# PUT PATH TO YOUR FILES HERE!
files = ['/media/carsen/DATA1/TIFFS/onechan.tif']

imgs = [imread(f) for f in files]
nimg = len(imgs)

masks, flows, styles = model.eval(imgs)