Трудные картинки по клеточкам: Сложные рисунки по клеточкам в тетради

Рисунки по клеточкам сложные — сможет нарисовать любой!

Красиво рисовать — могут единицы! А тем, у кого нет особенных способностей – о рисовании остается только мечтать! Ну и любоваться чужими рисунками, конечно же! Еще совсем недавно – так и было! Но теперь – все изменилось, потому что с помощью клеточек любой из нас сможет нарисовать красивую картину! Да-да! Рисунки по клеточкам сложные и большие – ничем не уступают по красоте настоящим картинам!

В детстве многие мечтают стать настоящим художником! Это же так здорово – рисовать красивые рисунки, дарить их своим друзьям и близким! Увы, не всем даны способности и таланты, поэтому чаще всего, в будущем приходится выбирать совсем другие профессии! А на красивые картины – любоваться на выставках! Но сегодня – все изменилось. И нарисовать их сможет каждый! Ведь теперь есть картинки по клеточкам!

Отсчитав нужное количество клеточек и закрасив их в определенный цвет, вы сможете нарисовать красивый портрет, пейзаж, любимого персонажа или целый сюжет! Вам потребуется немало терпения и внимательности, но результат того стоит! Для больших рисунков лучше всего подойдет миллиметровая бумага, но можно использовать и обычные листы в клетку, склеив их в один большой лист! Хотите попробовать нарисовать настоящую большую картину?

С помощью клеточек можно нарисовать все, что угодно. В тетради или блокноте – небольшие рисунки цветов, животных или любимых персонажей, на большом тетрадном листе – красивую композицию, а на листе миллиметровой бумаги – даже огромный натюрморт или портрет! Все зависит только от сложности выбранного вами образца для перерисовки. Конечно, начинать сразу с огромных картин – не стоит, но если постараться, можно очень быстро перейти от самых простых картинок к гораздо более сложным!

Более сложные рисунки подойдут тем кто уже натренировался на маленьких  и простых  рисунках по клеточкам, и желает попробовать нарисовать что-то более сложное. В нашей галерее представлены как портреты так и  и просто классные рисунки по клеточкам для срисовки в тетради.

Для более сложных рисунков лучше подойдёт миллиметровая бумага.

В Живую это выглядит примерно вот так:

А здесь вы можете заказать классный  портрет с использованием технологии флип-арт. 
Технология флип-арт , это рисование с использованием красок и трафарета.

Рисунки по клеточкам сложные – образцы для перерисовки

 

Post Views: 14 377

картинки в тетради, фото и видео для 9 лет ♥ Рисунки карандашом поэтапно

Рубрика: Рисуют дети

Графическая бумага используется не только в математике. Она является одним из наиболее широко используемых видов бумаги во всем мире из-за всех способов использования бумаги. Эта бумага может использоваться для домашних творческих проектов ежедневно. Когда вы обнаружите, что у вас много лишней бумаги, подумайте о различных способах использования ее.

Возможно, ваши дети захотят выполнить рисунки по клеточкам сложные и красивые. Создайте ребенку собственный макет рисунка или найдите хороший шаблон в интернете. Популярными являются животные в их естественной среде обитания. Когда ребенок использует графическую бумагу для своего творческого проекта, его мозг работает еще активнее, нежели во время обычной прорисовки картинки. Для 14 лет можно найти отличные варианты пейзажей, которые действительно подходят детям на этот возраст, а может даже привлекут и их родителей.

Какие сложные и красивые рисунки по клеточкам можно предложить ребенку в 9 лет?

Рисунки по клеточкам сложные и красивые для 9 лет помогут ребенку не только выразить свои эмоции, продемонстрировать умение работать с деталями, быть аккуратным, создавая картинки, но и научат таким важным вещам, как статистика и исчисление. К счастью, эту бумагу можно распечатать с компьютера или купить в местном магазине. Конечно, по клеточкам можно рисовать и в тетради. На самый крайний случай.

Графическая бумага также может использоваться для арт-проектов. Фактически, большинство основ для плакатов, которые вы найдете, имеют квадратики на одной из сторон, чтобы вы могли убедиться, что проект правильно распланирован и пространство используется максимально эффективно. В сети можно без проблем найти обучающие видео, которые помогут вам создать масштабные картинки по клеткам. Такие проекты создавать не так сложно, как может сначала показаться.

Графические проекты, очевидно, будут завершены быстрее и проще при работе с этим типом бумаги. Вы также можете персонализировать масштаб различных арт-проектов, так как вы можете найти бумагу с нужной клеточкой или распечатать ее с компьютера во многих разных размерах сетки.

В Интернете можно найти фото, что объясняют, как создавать картинки, которые можно будет потом даже раскрасить наподобие больших раскрасок по номерам. Кроме того, рисование — это деятельность, которая позволяет детям символизировать то, что они знают, и это очень важный выход для детей, чем вербальное общение, которое иногда может быть ограничено.

Кроме того, дети могут использовать рисунок, чтобы выразить эмоциональные моменты, такие как волнение и печаль. Изобразительное искусство служит средством творческого развития и обеспечивает возможность самовыражения. Ученые утверждают, что существует невероятное чувство эмоционального удовлетворения, когда дети моделируют с глиной, рисуют карандашами или делают коллаж.

Когда дети могут сделать художественное заявление, это повышает их уверенность в себе и дарит им чувство радости. Рисунок необходим для успеха ребенка в будущем. Рисование помогает разработать умственные способности детей, потому что ум всегда задействован в процессе создания рисунка, а уж тем более по клеточкам.

Благодаря рисунку, уверенность детей крепнет, создаются новые открытия, они готовы к чему-то новому и лучше понимают, таким образом, окружающий мир и самих себя. Научите своего ребенка рисовать по клеточкам. В процессе его развития это сыграет далеко не последнюю роль. А для некоторых детей это обязательно станет той самой отдушиной, которой бы они захотели посвящать гораздо больше времени и своих сил. Сделайте их счастливыми!

Рисунки по клеточкам сложные и красивые, фото:

Лошадь карандашом фото

Love is… карандашом фото

Глаза аниме по клеточкам фото

Енот карандашом фото

Роза карандашом фото

Тигр карандашом фото

Цыпленок карандашом фото

Пингвины карандашом фото

Прошу тебя, проголосуй!

Загрузка…

Рисунки по клеточкам, рисуем в тетради легкие и сложные картинки.

Рисунки по клеточкам в тетради — отличный способ скоротать время. Для такого рисования не требуются специальные навыки. Достаточно открыть понравившийся образец рисунка на нашем сайте и следовать геометрии тетради — небольшим клеточкам. Стандартный размер клеточек в тетради — 5×5 мм. Для рисования по клеточкам подойдут самые простые школьные тетради.

Рисунки по клеточкам в тетрадке — отличный способ отдохнуть

Рисунки по типам:

Рисование по клеточкам в тетради развивает творческое мышление, координацию и оказывает отличное успокаивающее действие. Благодаря рисованию вы сможете увлечь себя во время скуки. Рисование по клеточкам — это не только увлекательно, но и полезно. Те, кто не имеет художественного опыта, могут получить его благодаря этому типу рисования.

Рисунки по клеточкам

Рисунки по уровню сложности

На нашем сайте представлены примеры рисунков разной сложности. У нас вы можете найти рисунки для начинающих (подойдут для детей и тех, кто хочет быстро и без лишних усилий создать красивый рисунок), а также более сложные варианты. Для начала вы можете попробовать создать самые простые рисунки, после чего переходить на более серьёзный уровень.

Неважно, какой сложности вы выбрали рисунок. Главное, что вы сможете приятно провести время и хорошо расслабиться. С такими рисунками могут справляться как взрослые, так и дети, которые никогда не занимались творчеством.

 

Польза для детей

Если взрослые могут просто скоротать время за этим интересным занятием, то дети извлекают из этого огромную пользу. Занимаясь рисованием по клеточкам, дети развивают воображение, математическое мышление и стратегию. Это даёт некоторый опыт, который способен помочь детям научиться рисовать более крупные и сложные рисунки.

Положительное действие такое рисование оказывает и на нервную систему. Это помогает успокоить нервы, снять психологическое напряжение и подавить гиперактивность. Рисование по клеточкам под спокойную музыку — отличный способ релаксации.

Что можно рисовать?

Рисовать по клеточкам можно что угодно: животных, растения, пейзажи, красивые надписи, смайлы, персонажей мультфильмов и т. д. На нашем сайте представлены разные варианты рисунков: как для девочек, так и для мальчиков. Вы можете выбрать любой из них и приступить к рисованию прямо сейчас.

Как рисовать?

Для рисования по клеточкам нужно запастись простой школьной тетрадкой (или более крупной, формата А4) и пишущими принадлежностями. Для закрашивания клеточек можно использовать простые ручки и карандаши, а также разноцветные фломастеры, мелки и ручки. Благодаря такому простому набору предметов можно создать по-настоящему красивые и необычные рисунки. Приступайте прямо сейчас.

Легкие рисунки по клеточкам для начинающих

Сегодня рисунки по клеточкам популярны как среди детей, так и среди взрослых. Чтобы создавать такие рисунки, людям не нужны какие-либо навыки и умения. Даже если вы впервые держите в руках фломастер, у вас без особого труда получится создать красивый рисунок. Всё, что вам нужно для такого рисования — простая школьная тетрадь, несколько фломастеров (или простая шариковая ручка) и немного свободного времени.

Польза рисования по клеточкам

Рисование по клеточкам полезно как для взрослых, так и для детей. Взрослые благодаря рисованию по клеточкам могут скоротать время за интересным занятием, а также снять эмоциональное напряжение. Такое рисование хорошо успокаивает, что очень актуально для людей, живущих в современном городском ритме. Также рисование по клеточкам будет полезно тем, кто хочет получить небольшой опыт в творческой сфере. Благодаря этому виду рисования можно освоить основы творчества, что положительно скажется на общих умениях.

Дети благодаря рисованию развивают воображение, внимание и даже математическое мышление. Рисование способно снять эмоциональное напряжение и подавить гиперактивность у непоседливых детей. Если вы хотите, чтобы ваш ребёнок получал пользу в свободное время, заставьте его рисовать. Это гораздо полезнее и познавательнее, чем сидеть целыми сутками в интернете.

Рисунки по клеточкам по уровню сложности

На нашем сайте представлены рисунки как для начинающих, так и для опытных художников. На самом деле, каким бы сложным ни был рисунок, с ним справится любой. Просто на некоторый рисунок нужно потратить меньше времени, на другой — значительно больше. Для создания некоторых рисунков достаточно одного простого карандаша, для других нужны цветные фломастеры.

Если вы впервые зашли на наш сайт, стоит выбрать легкие рисунки по клеточкам для начинающих. Такие рисунки максимально просты и отнимают минимум времени. Буквально за 10-15 минут у вас получится готовый рисунок, в процессе рисования которого вы получите много удовольствия.

Что можно рисовать?

Если вы выбрали легкие рисунки по клеточкам для начинающих, можете нарисовать разнообразные смайлы, красивые надписи, цветы, фигурки, животных и многое другое. На нашем сайте представлены разные варианты рисунков, поэтому вы легко найдёте подходящий для себя вариант.

Чем рисовать?

Чтобы создать рисунок по клеточкам, вам понадобится самый простой набор: простая школьная тетрадь, набор цветных карандашей/фломастеров или обычная ручка. Выбирайте любой понравившийся рисунок и приступайте к рисованию прямо сейчас.

Фотографии рисунков по клеточкам

Вашему вниманию каталог фотографий примеров и эскизов для рисования по клеточкам в тетрадках.

Фотографии котиков

Маленькие рисунки по клеточкам

Маленькие рисунки по клеточкам — отличный способ скоротать время. Рисование этого типа пользуются популярностью среди взрослых и детей. Это позволяет расслабиться и получить удовольствие от процесса.

Польза рисования по клеточкам

Такое рисование не только увлекательно, но и очень полезно. Те, кто хочет научиться красиво рисовать, могут начать именно с рисунков по клеточкам, поскольку они максимально просты и не требуют больших временных затрат. Школьники могут создать целый рисунок на перемене, а взрослые — во время свободного времени на работе, что позволит успокоиться и снять эмоциональное напряжение.

Что можно рисовать?

Чтобы нарисовать маленький рисунок по клеточкам, достаточно иметь простой набор принадлежностей: обычную школьную тетрадь и набор фломастеров (или простую ручку). Вы можете нарисовать красивую надпись, смайлы, небольших животных, различные символы и многое другое. Процесс рисования займёт всего 10-15 минут.

Из представленного списка вы можете выбрать любой понравившийся рисунок и приступить к рисованию прямо сейчас.

Рисунки по клеточкам востребованы как среди взрослых, так и среди детей

Рисунки по клеточкам востребованы как среди взрослых, так и среди детей. Когда вам нечем заняться и хочется расслабиться, стоит попробовать этот вид рисования. Рисунки по клеточкам — это отличный способ расслабиться и доставить себе удовольствие.

Для создания такого рисунка вам понадобится самый простой набор принадлежностей: школьная тетрадь, простая ручка или набор фломастеров/карандашей. На создание одного рисунка уйдёт не более 20 минут.

Виды рисунков

На простом листе в клеточку вы можете изобразить почти что угодно: животных, цветы, смайлы, персонажей мультфильмов или видеоигр, разнообразные символы и многое другое. На нашем сайте представлен отдельный список «рисунки по клеточкам для девочек». В списке имеются как сложные рисунки, так и самые простые. Заниматься таким рисованием вы можете дома или на переменах в школе. Самый простой рисунок можно создать всего за 10 минут.

Рисунки по клеточкам для девочек позволят расслабиться и улучшить творческие навыки. Такое рисование не только познавательно, но и очень полезно.

Рисунки для девочек

Фотографии рисунка по клеткам — Сердечко

Фотографии рисунков по клеткам — Пони

 

Сегодня рисунки по клеточкам очень популярны среди подростков

Сегодня рисунки по клеточкам очень популярны среди подростков. Большой популярностью пользуются рисунки для личного дневника. На таких рисунках может быть изображено почти что угодно: от животных до смайлов и различных символов.

Польза рисунков по клеточкам

Благодаря таким рисункам дети и подростки могут провести свободное время с пользой. Даже если у вас нет творческих навыков, вы легко сможете нарисовать рисунок по клеточкам любой сложности. Если вам необходимы рисунки для личного дневника, ознакомьтесь с нашим списком и выберите наиболее подходящие варианты для себя.

Занимаясь таким рисованием, дети развивают творческие навыки, воображение, внимание и даже математические способности. Благодаря такому рисованию можно отлично расслабиться и снять эмоциональное напряжение.

Что нужно для рисования?

Если вы ведёте красочный и яркий дневник, вам понадобится набор цветных фломастеров или карандашей. Если же красочность дневника вам не важна, можно использовать простую ручку или карандаш. Нарисовать 1 рисунок можно всего за 10-15 минут.

Рисунки для мальчиков по клеточкам пользуются большой популярностью

Рисунки для мальчиков по клеточкам пользуются большой популярностью. В первую очередь они актуальны для тех, кто хочет научиться красиво рисовать. Подобные рисунки создаются всего за 15-30 минут, а также значительно улучшают творческие навыки, благодаря чему дети могут быстро научиться рисовать.

Рисунки для мальчиков

Этот раздел включает в себя рисунки разных видов: животные, машины, персонажи из различных вселенных (например, Майнкрафт или Марвел), необычные смайлы и различные символы. Примечательно, что рисунки для мальчиков чаще всего создаются одним цветом, поэтому для рисования вы можете использовать простой карандаш или ручку. Если же для вас важна красочность, можете пользоваться разноцветными карандашами или фломастерами.

Рисунки Ниндзя черепашки по клеточкам

Польза рисунков по клеточкам

Такой тип рисования способен улучшить навыки и умения в области рисования, а также развить воображение и внимание. Кроме того, благодаря рисованию можно отлично расслабиться. Потратив всего 15 минут, вы сможете создать красивый и привлекательный рисунок.

Рисунки по клеточкам — отличное решение для тех, кто хочет научиться красиво рисовать

Рисунки по клеточкам — отличное решение для тех, кто хочет научиться красиво рисовать. Такие рисунки не требуют специальных навыков и умений. Всё, что вам нужно — школьная тетрадь и набор фломастеров. Создать рисунок по клеточкам можно и с помощью простого карандаша. На создание рисунка по клеточкам средней сложности уходит 30-40 минут.

Как рисовать?

Единых правил по такому рисованию нет. Но гораздо удобнее рисовать сверху вниз, заполняя рисунок слева направо. Для общего развития можно попробовать рисовать от центра к краям изображения.

Для рисования можно использовать как простые карандаши или ручки, так и разноцветные наборы. Изобразить можно что угодно: животных, цветы, персонажей известных мультфильмов или игр, смайлы, красивые надписи и т.д.

Фото рисунков по клеточкам

На нашем сайте представлены качественные фотографии рисунков разной направленности. Благодаря им вы сможете быстро создать красивый рисунок. Процесс рисования доставит удовольствие и поможет хорошо расслабиться. Приступить вы можете прямо сейчас.

Ам ням по клеткам

Русалка по клеточкам

Зайчик с морковкой по клеточкам

Кактус по клеточкам

Мороженое -рисуем по клеточкам

Слово любовь по клеткам

Рисунок собачки по клеточкам

Рисуем хомяка по клеточкам

Если Вам понравились рисунки, пишите в комментариях!

Рисунки по клеточкам в тетради

4. 7 / 5 ( 165 голосов )

Доброго дня!

Предлагаю сегодня заняться творческой деятельностью. Давайте рисовать! Удивлены? А что, проводите весело и задорно свое свободное время. Вот знаете, как примеру его проводят школьники и дошколята? Они открывают тетрадки и рисуют картинки по клеточкам. Как это здорово! Согласитесь? Ведь такая работа развивает усидчивость и логическое мышление, вообщем попробуйте и влюбитесь.

В данной статье, вы найдете картинки (рисунки) от самых простых и легких, к наиболее сложным и трудным. Но их объединяет одно — получаются они очень красивыми. Для начинающих предлагаю сначала брать за основу более легкие фото и по ним творить.

Кстати, психологи уверяют, что такого рода занятие, то есть рисование по клеточкам успокаивает у ребятишек нервную систему, а значит ваш малыш будет здоровым. И не мало важно, если вы педагог то поймете, и орфографическую зоркость. Ведь она нужна, особенно школьникам на уроках русского языка и других предметах, где необходимо повышенная внимательность.

А еще, представляете, такими творческими шедеврами они запросто могут украсить детскую комнату или же личный дневник или еженедельник. Самое главное, что ребенок почувствует себя настоящим волшебником — художником.

Многие, могут спросить, а что собственно можно таким способом рисовать? Ответ прост, рисунки по клеточкам могут передать любой образ, это может быть еда, животные, транспорт, персонажи мультиков и так далее. Плюс еще такие картинки можно разделить как для мальчиков, так и для девочек.

Учителя советуют начинать рисование со смайлов, а вы как считаете? Я думаю, что можно попробовать и начать с чего-то посложнее. Ну, тут конечно нужно смотреть на ваше чадо, смотря какие у него способности. В любом случае поделки, открытки и прочие сувениры делают они с великим удовольствием и поэтому данный вид деятельности их явно заинтересует.

Новые рисунки по клеточкам 2019 для начинающих — легко и красиво

Друзья, перед вами совсем новые картинки, которые вы прямо сейчас можете перенести к себе в блокнотик своим простым карандашом или же берите фломастеры, маркеры. Желаю вам окунуться в этот яркий мир рисунков. Они легкие и такие красивые, что понравятся и мальчикам и девочкам.

Раньше помню в школах, даже на уроках математики делали такие диктанты, помните? Вот инструкция, ух я любила такие ребусы).

Думаю, для начала показать рисунки, которые приурочены к праздникам, таким как Новый год. Это может быть Дед Мороз в виде смайла или снеговик.

Куда же без лесной красавицы — елочки.

А вот смешной Винни-пух в красной шапочке как у Санты.

Еще символы новогоднего настроения, это олененок и пингвин.

А также чудесная рождественская свеча.

А вот теперь рассмотрим валентинки и любовь.

Ну, а за ними придет 23 февраля (кораблики, танки, ну держитесь, мальчишки) и 8 марта (воспользуйтесь шаблонами картинок цветов).

Кстати, знаете, как такой вид деятельности называется? Пикселька! Такое потешное словечко. Это и есть рисование по клеточкам.

Не забывала я и про рисунки на Пасху (это в первую очередь куличи, пасхальные яйца, цыплята) и 9 мая (звезда, танки и гвоздики).

Рисунки по клеточкам в тетради для девочек

Берите эти легкие рисунки и буквально за 5 минут на вашим листе появится веселый и озорной образ. Скоротайте время с пользой, а потом удивите всех. Знаю, что девчонки любят готовить, шить и творить поделки, поэтому картинку подобрала именно такие.

Давайте сначала рассмотрим еду, напитки и сладости, ведь девчата так их любят.

А еще, знаю что любят рисовать единорогов.

И даже есть для срисовки Баттерфляй из мультика о Моя любимая пони.

И вот еще парочка девчачих новинок этого года.

Как нарисовать мальчикам рисунки по клеточкам

А вот мальчики наоборот влюблены в технику, всякого рода машинки, камазы и т.п. Поэтому для них будут именно такие картинки, на тему военной темы и автотраспорта. Также черепашки Нинзя, тачки и многое другое.

Есть и черно-белый вариант.

Как рисовать по клеточкам в тетради маленькие и милые рисунки (можно распечатать бесплатно)

Научиться рисовать будет несложно в любом возрасте. Следуйте пошаговой инструкции и у вас все получится, тем более, что перед вами видео. Вы обязаны его включить и посмотреть от начала до конца. Добавьте пару штрихов от себя, и выйдет очень оригинально.

Ну, а также подготовила вот такие мини заготовки.

Ух, ты-пух ты, кого тут только нет и киска и собачка и даже черепашка! Даже рыбка из мультика.

Как вам такие новенькие идейки? Ну правда великолепны!?

Животные по клеточкам для детей — легко и красиво

Для тех, кто любит милых зверушек, тоже есть подборка, выбирайте любого персонажа и творите. Картинки по клеточкам предложены от самых простых к наиболее сложным.

Берите вот эту потешную собачку.

Или вам больше нравятся кошки или лисички?

Знаю многие обожают мышек и совят.

А малыши цыплят и утят.

Или берите вот этого дельфина.

А вы, друзья кого больше любите, поделитесь внизу под заметкой, возможно добавлю еще персонажей). Ну, а пока ловите веселую и разноцветную зебру и тигра.

Или вот эти герои — панда и енот, с ними еще один чудик. Кто больше нравится?

Картинки по клеточкам для личного дневника

Для тех, кто ведет дневнички или любит рисовать по клеточкам в блокнотах, тому могут пригодится это схемы и готовые шаблоны рисунков. Выбирайте эти няшные работы).

Легкие и красивые рисунки для срисовки по клеточкам (много фотографий внутри)

Ну, а теперь еще подборка довольно необычно красивых и прикольных работ. Подойдут такие рисунки для детей 5-6 лет, то есть для дошколят, а после будут варианты для деток 6-7 лет и 8-10 лет. Вообщем для учеников начальной школы и средней тоже.

Предлагаю рассмотреть картинки на разные времена года, то есть осень-весну, и зиму-лето.

Рисуем по клеточкам сложные картинки для майнкрафта

Для тех, кто увлекается играми, такими как Майнкрафт, то тот наверно захочет воплотить на листе бумаги главных персонажей. Так вот пожалуйста, пользуйтесь.

Ну что ж, друзья, как вам сегодняшняя тема? Вы наверно шокированы, я тоже). В хорошем смысле этого слова. Такие классные и шедевральные картинки могут получиться в тетрадках, всего лишь нужен карандаш и тетрадка и вы уже волшебник. Юный художник, у которого все наверняка получится.

Всем до скорого, увидимся. Пока.

С уважением, Екатерина

Рисунки по клеточкам

Все мы художники в душе. И всем нам хочется свой мир разукрасить. А потому рисунки по клеточкам в тетради могут нам в этом помочь. С ними легко можно выполнить сложные и простые рисунки. Понять, как нарисовать сердце по клеточкам, или же, еду, цветы, игривую маму-кошку и ее забияку котенка. А хотите, у вас могут получиться и портреты? Например, есть такие рисунки по клеточкам, фото которых напоминают и изображения людей: мальчика и девочку, все эти разные рисунки несложно освоить.

Чтобы понять, как рисовать по клеточкам цветные красивые картинки, стоит познакомиться с техникой нанесения узора по номерам. Увидеть, что есть разные схемы и все они очень легкие, доступные даже новичкам. Ими можно быстро овладеть. Ведь для каждого из нас по небольшим частям воспроизвести нарисованных зверушек, смайлы и сердечки будет не сложно.

И все же, какие есть маленькие и большие, цветные и черно-белые рисунки, выполненные так, чтобы их легко было повторить; и какие перспективы овладеть этой техникой:

• Какие существенные преимущества имеют рисунки по клеточкам для начинающих?
• Тематические рисунки карандашом по клеточкам;
• Область применения таких оригинальных рисунков;
• Какие возможности дают красивые рисунки по небольшим частям.

Самое важное в знакомстве – увидеть, что это подготовленная на нашем сайте для вас коллекция очень красива. И здесь собраны интересные и легкие рисунки. Среди них есть те, которые высоко оценены нашими гостями и давно им знакомы, а есть и новые, любопытные рисунки по клеточкам для личного дневника.

Простые рисунки: здесь каждый может быть художником

Каждый может быть художником! Это заявление абсолютно точно гарантирует, что все наши гости, как только узнают, как научиться рисовать по клеточкам, и смогут скачать на сайте пару-тройку вариантов, красиво все повторят и разукрасят. Для каких бы целей ни служили наши подсказки, например, если это – картинки по клеточкам для девочек 12 лет или рисунки с аппетитной едой, все их можно использовать, чтобы отточить свои художественные способности.

Не только образцы готовых открыток у нас есть, но и рисунки по клеточкам: схемы. Такая подсказка, как готовая инструкция поможет двигаться четко по плану, а может быть и в своей, привычной, любимой манере выполнить работу любой сложности. Например, сделать рисунок мороженого по клеточкам, или животных, того же самого котика, или целые композиционные иллюстрации для личного дневника.

Не только для давних друзей нашего развлекательного ресурса предоставляется такая возможность, но и новые гости тоже получат шанс обучиться этому искусству, они имеют возможность взять своеобразный мастер класс, урок по изображению всевозможных картинок, на любой вкус и разной сложности.

Картинки на разнообразные темы

Самое привлекательное, что на сайте есть иллюстрации, интересные, как для девочек, так и для мальчиков. А есть нейтральные темы, к примеру, рисунки по клеточкам еда, а так же, иллюстрации по клеточкам животные: домашние любимцы или лесные зверушки, есть и сказочные, такие, как единорог.

Специально, для всех деток, кто любит мультфильм про милых пони и их дружбу, мы подготовили сюрприз! У нас есть картинки по клеточкам пони. Яркие, красочные, они очень привлекательные для деток. А потому мы предлагаем схему, как нарисовать пони по клеточкам. Эта и подобные «инструкции» достаточно понятные и лёгкие даже для ребенка. А главное, они интересные для малышей.

Отдельная категория – это рисунки по клеточкам смайлики. Они всегда интересны и всегда актуальны. Они передают настроение и их просто повторить. Для взрослых и детей такая тема именно то, что может подарить радость от плодотворного труда.

Удивительно, как часто подобные картинки для выручают нас. Благодаря им можно прекрасно провести время с ребеночком, сколько бы ему не было лет, 5,7 или только год. Мы можем в блокноте делать наброски на скучных совещаниях или в дороге занять себя. А картинки по клеточкам для личного дневника – это вообще незаменимая вещь. А потому, везде и при любых случаях скачивайте или сами нарисуете милые иллюстрации.

 

Более сложные рисунки

Всем тем, кто освоил это нехитрое искусство, и знает, как нарисовать по клеточкам котёнка и перед натюрмортом с едой пасовать не станет, мы готовы предложить и более серьезные и интересные варианты. Это могут быть все те же картинки для личного дневника, с подобной тематикой, только более сложные.

Сюжет некоторых из них уже передает часть какой-то историей, например, девушка, которая смотрела за котами, которые резвились на полянке. Или же, чёрный и белый квадрат, что составляют сложную композицию, своеобразную голографическую игру. Картинки могут быть больше или меньше по размеру. Основной их цвет – черный, или цветной. Все это разнообразие вариантов исключительно с учетом пожеланий и симпатий наших гостей.

*при копировании материала просим обязательно указывать активную ссылку на источник https://mirpozitiva. ru/

легкие, сложные, маленькие, милые, новые картинки

Приветствую вас, дорогие творческие личности! Вы ощущаете себя в душе художником, хочется выражать себя через картинки, но рисуете не очень хорошо? Вам понравится идея рисунков по клеточкам в тетради.

Это увлечение подходит для детей и взрослых.

Оно терапевтично:

• успокаивает нервы;
• поднимает настроение;
• снимает стресс.

Так можно развлекать себя на скучных совещаниях, в транспорте, в очередях. Так можно проводить время вместе с детьми, семьей, подкидывая друг другу идеи новых рисунков. Инструментов требуется минимум: была бы бумага под рукой, да ручка либо обычный карандаш, если любите черно-белые, графичные рисунки.

Начинать можно в маленьких блокнотиках, школьной тетрадке. Со временем, если увлечетесь, переходите на формат А4. Самые простые рисунки создают одним цветом, но интереснее получится, если приобрести набор цветных карандашей, шариковых, капиллярных ручек, фломастеров. Благо, сейчас в магазинах такой выбор цветов и оттенков, просто глаза разбегаются, хочется скупить все.

В моей статье вы найдете большое количество идей того, что можно нарисовать. Надеюсь, они вам понравятся. Лучше схемы скачать себе на компьютер и распечатать, чтобы держать во время рисования перед глазами.

Новые рисунки по клеточкам 2021 — легко и красиво

Приближается главный праздник года — Новый год. Поэтому, в первую очередь хочется вам предложить рисунки по клеточкам новогодней тематики. А именно — Дед Мороз и Снегурочка, олень, зайчик, снеговик, елочка и елочные игрушки. Все эти рисунки легко перенести на поздравительную открытку, на подарочную упаковку. Осталось только вооружиться цветными карандашами или фломастерами.

После главного праздника года следует другой — 23 Февраля. Рисунки по клеточкам к празднику мужчин перед вами.

Мамам, бабушкам и сестренкам на 8 марта нарисуем красивые цветы и сердечки.

А теперь посмотрите на подборку рисунков к Пасхе. Кого и что мы чаще всего рисуем на Пасху. Конечно же пасхальные яйца, Пасху, куличи, цыплят и зайчиков.

Не забудем и про праздник 9 мая.

Рисунки по клеточкам в тетради для девочек

Нарисовать какую-нибудь прикольную вкусняшку по клеточкам тоже несложно. Вот, например, еда из «Макдональдса» — гамбургер.

Пончик с розовой глазурью.

Любимая многими картошечка фри.

Напиток в фирменном стаканчике.

Пицца.

А кому завтрак? Яичница и апельсиновый сок.

Переходим к десертам. Вот очень вкусное мороженое. Вы предпочитаете в рожке или на палочке?

И чашечка чая с пирожным.

И, конечно же, фрукты и ягоды. Сочное яблочко.

Аппетитный киви.

Бодрящий лимончик.

Спелая вишенка.

Тяжелая виноградная гроздь.

Часть рисунков легкие, даже для 5-летнего ребенка подойдут.

Что еще любят рисовать девочки. Они рисуют сладости, куколок, любят рисовать единорогов.

Как нарисовать мальчикам рисунки по клеточкам

Мальчики любят гонки, компьютерные игры, мультфильмы про войну. Поэтому предлагаю нарисовать бэтманов, машинки, роботов. Есть черно-белый вариант рисунков.

Как нарисовать по клеточкам маленькие и милые рисунки (можно распечатать)

Вы только начинаете карьеру «пиксельного художника»? Берите самые простые формы. Забавные рисунки смайликов по клеточкам украсят любую тетрадку и поднимут настроение.

Сейчас мы подробно рассмотрим вариант для начинающих – смайлик, который показывает язык. Из мастер-класса вы поймете: самый важный навык в этом деле (как ни странно) – умение хорошо считать. Рисовать мы будем вот такую забавную мордашку.

Итак, откройте чистую страницу в тетради в клетку. Приготовьте черную, желтую и красную ручки (карандаши, фломастеры). Рисунок практически квадратный – 15 клеточек в ширину на 16 клеточек в высоту.
Определитесь, в какой части страницы вы хотите расположить ваш рисунок. Легкой линией очертите границу (прямоугольник 15 на 16 клеток), так будет удобнее. Начнем сверху.

Линия 1	Отступите от границы 5 клеток, следующие 5 зарисуйте.
Линия 2	Отступите от края 3 клетки, следующие 9 зарисуйте.
Линия 3	Отступите от края 2 клетки, следующие 11 зарисуйте.
Линия 4	Отступите от края 1 клетку, 8 закрасьте желтым, 3 пропустите, затем закрасьте еще 2 тем же цветом.
Линия 5	Отступите от края 1 клетку, 7 – желтым, 2 –пропустить, 1 – черным, 2 – пропустить, 1 – желтым.
Линия 6	Без отступа закрасить 8 желтым, 1 — пропустить, 3 – черным, 1 – пропустить, 2 – желтым.
Линия 7	Без отступа 3 – желтым, 3 – черным, 2 – желтым, 2 – пропустить, 1 – черным, 2 – белым, 2 – желтым.
Линия 8	Без отступа 2 – желтым, 1 – черным, 3 – желтым, 1 – черным, 2 – желтым, 3 – пропустить, 3 – желтым. Глаза на этом этапе должны быть завершены.
Линия 9	Без отступа всю строку закрашиваем желтым – 15 клеточек. Далее начинаем рисовать рот.
Линия 10	Без отступа 2 – желтым, 11 — черным, 2 – желтым.
Линия 11	1 – отступить, 2 – желтым, 2 – черным, 2 – красным, 1 – черным, 2 – красным, 2 – черным, 2 – желтым.
Линия 12	1 – отступить, 3 – желтым, 1 – черным, 5 – красным, 1 – черным, 3 – желтым.
Линия 13	2 – отступить, 3 – желтым, 5 – красным, 3 – желтым.
Линия 14	3 – отступить, 2 – желтым, 5 – красным, 2 – желтым.
Линия 15	5 – отступить, 5 – красным.
Линия 16	6 – отступить, 2 – красным.

Ваш рисунок готов! Получилось? Понравилось?

На первых порах советую перед началом работы просчитывать схему, составляя себе описание аналогичное тому, что дано выше. Это позволит рисовать, не отрываясь от процесса. Когда немного набьете руку, можно уже рисовать как угодно: сначала раскрасить все клеточки по контуру, а потом заполнять середину, идти не линиями, а столбиками, сначала заполнять все нужные клеточки одним цветом, а потом переходить к другим и так далее. Словом, как просит ваша душа, фантазия.

У сложных схем я тоже советую сначала все просчитать, сделать описание, наметить границы рисунка. Мне кажется, так проще и меньше вероятности допустить ошибку. Но если вы считаете иначе, то поступайте так, как вам удобно.

Вот еще несколько забавных рожиц. Они понравятся деткам от 1-го класса и старше.

А это Какаш. Помните такого героя мультика?

И еще несколько мордочек.

Новогодняя тема.

Животные по клеточкам для детей — легко и красиво

Такие рисунки уже не так легко нарисовать, как буквы, смайлики. Но немного внимательности и терпения – и у вас все прекрасно получится.
Начнем со всеми бесконечно любимых котят.

Хорошенькие, правда? Особенно такие схемы подойдут для девочек.

Радужный Единорог.

Непростая картинка, но какая красивая! Отлично подойдет для украшения дневника.

Совушка.

Жираф.

А вам нравятся пингвины? Смотрите, какой симпатичный!

Маленькая обезьянка.

Любопытный щенок.

Слон.

Черепаха.

Олень.

Теперь вы вместе с ребенком сможете создать маленький зоопарк в тетрадке в клеточку.

Ниже вы найдете не только мышку — символа нового года 2020, но и енота, панду, сову, зебру, льва, дельфина, собачку и лисичку.

Картинки по клеточкам для личного дневника

Ваш ребенок хочет научиться рисовать «пиксельные» имена, делать таким образом надписи?

Потребуется разобраться с тем, как изобразить в этой технике буквы. В этом нет ничего сложного. На картинке ниже вы найдете схемы всех букв алфавита.

После небольшой тренировки можно переходить к созданию романтичных, милых посланий. Например, такого.

Чудесно подходит такая техника для личного дневника. К надписи добавьте рисунки сказочных персонажей, милых животных.

Легкие и красивые рисунки для срисовки по клеточкам (много фотографий внутри)

Не всегда хочется рисовать что-то конкретное. Бывает такое настроение, что рука сама тянется выводить какие-то повторяющиеся паттерны, создавать хитрую вязь из линий на полях, страницах тетрадки. Орнаменты в этом случае идеальны, получается своего рода медитация.

Эту картинку наверняка все помнят. Уверена, каждый из вас хотя бы раз рисовал на листочке что-то подобное.

Вот еще варианты украшения. Рисуются они ручкой либо простым карандашом.

Знаете, что интересно? Такие орнаменты хорошо готовят руку ребенка к письму. А ведь рисовать их гораздо увлекательнее, чем выводить скучные палочки в прописи, и рисунки в итоге получаются по-настоящему крутые.

В этом разделе собраны несколько схем, которые рисуют особенно часто дети от 11 лет.

Спиннер.

Миньоны.

Черные кошки.

Андроид.

А это фото готового рисунка, актуального сейчас, в канун Нового года и отпуска заграницей.

Вы, наверное, заметили: схемы рисунков напоминают схемы вышивания крестиком и плетения бисером. Если вас это занятие затянет и захочется создать что-то сложное, смело открывайте сайты рукодельниц и берите идеи оттуда. Вот, например, потрясающе нежный и прекрасный цветок. Такую работу стоит и в рамочку поместить.

Дабы рисовать подобного рода картинки, нужно приобрести в магазине набор карандашей с большим количеством оттенков. Например, в этой работе потребуется 4 оттенка синего и 4 оттенка зеленого, именно благодаря мягким тональным переходам роза и смотрится словно живая. Ребенок от 14 лет с такой работой справится.

Вот еще чудесный цветок. Думаю, даже для 18-летних он будет интересным.

Любите сказку про Маленького Принца? Тогда вам наверняка захочется нарисовать его портрет.

Очень весело рисовать героев любимых мультипликационных фильмов. Как вам такой очаровательный любитель меда?

А эта картинка обязательно наполнит вас романтическим настроением.

Рисуем по клеточкам сложные картинки для майнкрафта

Мальчишки играют в игру Майнкрафт. Наверняка, им захочется нарисовать главных персонажей, оружие, скины.

Рисунки по клеточкам: видео

В завершение статьи хочу предложить вам видео. После его просмотра точно не останется никаких вопросов и вы легко создадите свои первые красивые рисунки.

Надеюсь, вам понравились схемы, которые я собрала. Рисуйте сами, делитесь статьей и своим творчеством с друзьями, пусть увлеченных людей становится с каждым днем больше. Я желаю вдохновения и новых крутых идей!

Обязательно оформляйте подписку на сайт, тогда обо всех новинках вы будете узнавать среди первых.

С уважением, Наталья Краснова.

Рисунки по клеточкам в тетради сложные редкие. Увлекательная деятельность для дошкольников — графические диктанты.

Кто сказал что у дошкольников не бывает диктантов? Вы слышали о диктантах, в результате которых на листке появляется картинка? Малыш в игре тренирует навыки счета. Настоящий графический диктант по клеточкам понравится не только дошкольникам, но и учащимся начальных классов.

Что такое графический диктант по клеточкам

Графический диктант — это не совсем обычный диктант. Это больше игра для ребенка, чем обучение. Но интересные задания развивают у детей внимательность и умение различать направления: вправо-влево, вниз-вверх. Кроме того, малыш должен уметь считать. Не думайте, что это трудно. Весь диктант заключается в рисовании коротеньких линий на обычном тетрадном листе в клеточку. Малыш учится ровно рисовать линию, писать под диктовку взрослого и немножко считать.

Учитель говорит например: проведи линию вправо на 2 клеточки, теперь вверх на 1 клетку и вниз на 5 и т.д.

После окончания диктанта на тетрадном листочке появляется фигурка. Это может быть птичка, домик, елка, песик или другое животное. Фигурка «появится» только, если диктант был выполнен правильно, если ребенок нигде не ошибся.

Детям очень нравятся такие упражнения. Они с удовольствием рисуют по клеточкам и просят повторить занятие еще и еще.

Что нужно для графического диктанта

Если вы хотите провести графический диктант с группой детей или в классе на уроке, нужно подготовить всё заранее. Посадите детей за столы, вручите им карандаши (так легче исправить ошибку в диктанте), листочки в клеточку (можно использовать тетради с крупной клеткой) и ластик.

Затем следует объяснить деткам как будет проводиться диктант. Сначала проговариваем с детьми что мы будем делать:

Сейчас мы с вами будем рисовать интересные фигурки. Какие, я вам не скажу. Это вы увидите, если правильно выполните работу, будете внимательно меня слушать и не путать направление «право-лево».

Я буду вам диктовать на сколько клеточек нужно провести линии и в каком направлении. Вы будете проводить эти линии по клеточкам, не отрывая карандаш от бумаги, а потом мы вместе посмотрим, что получилось.

Старайтесь, чтобы линии были у вас ровные и красивые, тогда рисунок получится замечательный.

В первый раз можно попробовать рисовать на доске вместе с детьми, чтобы они видели как им нужно работать, а второй и последующие диктанты маленькие ученики смогут выполнять уже без вашей подсказки.

С малышами перед диктантом нелишне будет повторить где правая и левая рука, как рисовать линию вправо и влево.

После выполнения диктанта обязательно похвалите детей, исправьте вместе ошибки, если они есть. Если дошкольнику понравятся такие упражнения, можно попросить их придумать и самим нарисовать по клеточкам фигурки, а потом вместе составить интересный графический диктант.

Варианты графических диктантов по клеточкам

Диктант «Слон»

Поставьте в верхнем левом углу точку. Это будет начало нашей картинки. Начиная от точки, проведи линии по клеточкам:

4 клетки вправо, 1 вниз, 5 вправо, 8 вниз, 3 влево, 3 вверх, 1 влево, 3 вниз, 3 влево, 4 вверх, 1 влево, 2 вниз, 1 влево, 1 вниз, 1 влево, 2 вверх, 1 вправо, 6 вверх.

Диктант «Золотой ключик»

Поставь точку в серединке листка слева. Начинай рисовать линии от этой точки: отсчитай 8 клеток вправо, 2верх, 3 вправо, 5вниз, 3 влево, 2 вверх, 4 влево, 3 вниз, 1влево, 1 вверх, 1 влево, 1 вниз, 1 влево, 3 вверх, 1 влево, 1 вверх.

Диктант «Зайчик»

Отступи 5 клеточек справа и 3 сверху, поставь точку. Будем рисовать от этой точки. Нарисуй 1 клеточку вправо, 3 вниз, 2 вправо, 2 вниз, 1 влево, 2 вниз, 3 вправо, 3 вниз, 1 влево, 1 вверх, 1 влево, 2 вниз, 1 вправо, 2 вниз, 2 вправо, 1 вниз, 6 влево, 1 вверх, 1 влево, 1 вверх, 1 вправо, 12 вверх.

Вместе с детьми разберите какие получились фигурки. К каждой фигурке можно придумать небольшие стишки или присказки.
Надеюсь вашим деткам понравится выполнять графические диктанты по клеточкам. На картинках (они кликабельны), я выбрала самые интересные графические диктанты для малышей.

Я надеюсь, у вас получится нарисовать интересные фигурки вместе с детьми, выполняя такие графические диктанты. Пишите в комментариях, какие диктанты вам больше понравились и, удачи в обучении!

Подготовка к школе это длительный этап в развитии вашего ребенка. Начинать занятия следует не раньше, чем за год до этого момента. Педагоги и родители имеют огромный выбор самых разных упражнений и заданий по математике для достижения этой цели. Среди них немаловажное значение имеют графические диктанты по клеточкам для дошкольников.

Развлечение или трудное задание?

Для многих ребят такие картинки по клеточкам в тетради являются интересной игрой и увлекательным развлечением. Взрослому важно не превратить это занятие в скучную, утомительную обязанность, где малыша ругают за неудачи. И тогда ребенок всегда будет с удовольствием заниматься.

Но у многих малышей могут возникать трудности. Чаще всего они связаны с тем, что у ребенка еще не усвоен счет в пределах 10, он путает понятия «право-лево», «верх-низ». В этом случае взрослым необходимо помогать крохе не допускать ошибок, исправлять его, хвалить за положительный результат.

Возраст, с которого можно начинать заниматься

Начинать рисовать по клеточкам с ребенком можно уже с 4 лет. Первые домашние занятия в таком возрасте должны быть легкими. На первых порах можно выполнять задание вместе с малышом на доске или листе бумаги так, чтобы он видел, как необходимо двигаться. Для начинающих вполне подойдет рисование несложных геометрических форм. Начинать можно с изображения квадрата, прямоугольника, несложных узоров. Учить двигаться по диагонали можно с рисунков треугольника, трапеции, ромба.

В 5 лет ребенок вполне может нарисовать под диктовку без зрительной опоры простые картинки . Например, можно предложить ему изобразить на бумаге цветок. Также пятилетний дошкольник вполне может справиться с рисованием домика или самолета.

Для детей 6-7 лет задания можно начинать усложнять, внося в них проведение большего количества линий по диагонали. Примером такого задания может быть рисунок ракеты.

Методика проведения занятия

Начинать занятие следует с подготовки рабочего места и необходимых материалов . Рисунки выполняются в тетради в клеточку простым карандашом. Для того чтобы у ребенка была возможность исправить ошибку, потребуется ластик, с помощью которого убираются неверно проведенные линии. Взрослому следует подготовить или распечатать инструкцию с образцом выполнения задания. Можно не говорить ребенку, какой рисунок будет целью графического диктанта. После верного выполнения он увидит результат на своем листе.

Как правило, в инструкции предлагаются цифровые обозначения со стрелочками, типа 2, 3←. Цифры в этом случае обозначают количество клеток, на которое необходимо продвинуться в заданном направлении. На него указывает стрелка, которая нарисована рядом с цифрой. Так, в нашем примере следует читать: двигаемся на 2 клеточки вверх, 3 клетки влево. Начинают движение от точки отсчета, которую для младших ребят взрослый ставит сам, а старшим дошкольникам уже можно предложить поставить ее самостоятельно.

Перед тем как начать занятие для дошколят, нужно повторить с ними счет в пределах 10, понятия «право-лево», «верх-низ». Можно попросить кроху показать, что значит «двигаемся в правую сторону, двигаемся вверх, слева от, двигаемся вниз».

Само проведение графического диктанта попробуйте разнообразить включением в занятие скороговорок, чистоговорок, загадок, пальчиковой гимнастики, физминуток, обсуждения полученных результатов и беседа или рассказ. Желательно чтобы все, что включено в занятие, было по той же тематике, что и рисунок.

Перед проведением графического диктанта дайте ребенку установку на то, что необходимо стараться прорисовывать ровные, аккуратные линии и быть очень внимательным при выполнении задания.

После того как диктант закончен обязательно похвалите малыша за достигнутый результат, при необходимости вместе с ним найдите место, где он допустил ошибку и исправьте ее. Если у ребенка есть желание, то можно предложить ему раскрасить готовую картинку или заштриховать ее. Если ребенок еще не устал и хочет продолжать занятие, то можно попросить его самостоятельно придумать рисунок по клеточкам, а затем вместе с ним составить графический диктант по его фигурке.

Способы проведения графических диктантов

Провести графический диктант можно по-разному.

• Для тех ребят, которые только начинают ими заниматься подойдет самый простой способ – под диктовку взрослого. В этом случае, педагог или родитель диктует малышу, на сколько клеток и в каком направлении необходимо двигаться.

Примером такого диктанта может служить диктант «Собака». Задание выполняется крохой под диктовку инструкции взрослым.

• Второй способ – это предложить ребенку лист бумаги, на которому написана инструкция к выполнению задания и поставлена начальная точка, от которой ребенку необходимо двигаться. Ребенок сам смотрит количество клеток и направление движения.

В качестве примера посмотрите графический диктант

• «Машина»
• «Лошадка»
• «Кораблик»

• Третий способ – рисование по симметрии. В таких диктантах ребенку предлагается лист, на котором изображена половина рисунка и проведена линия симметрии. Ребенок заканчивает рисунок, симметрично отсчитывая необходимое количество клеток.

Здесь половину елочки рисует взрослый и проводит линию симметрии. Детям предлагается дорисовать вторую половину симметрично.

• Четвертый способ подойдет уже для старших детей. Здесь ребенку предлагается лист с образцом графического диктанта. Ребенок на своем листе должен нарисовать такую же картинку, как и в образце, самостоятельно отсчитывая необходимое количество клеток и определяя направление, в котором ему необходимо двигаться. Такие диктанты могут быть не только в виде проведения линий по клеточкам, но и с закрашиванием необходимого количества клеточек цветными карандашами полностью. В результате у малыша в тетради получается красочная, красивая картинка.

Егорова Наталья Викторовна

Увлекательная деятельность для дошкольников –

графические диктанты.

Рисование по клеточкам – очень увлекательное и полезное занятие для детей. Это игровой способ развития у малыша пространственного воображения, мелкой моторики пальцев рук, усидчивости.

Графические диктанты помогают развить внимание, умение слушать воспитателя, ориентацию в пространстве. Они также подготовят руку ребенка к письму. Научат малыша быть более внимательным. Это отличный способ развить логику, абстрактное мышление, кропотливость. С помощью этих занятий ребёнок развивает, корректирует правильность своих движений, «набивает твёрдую руку», этот навык поможет ему в школе. Графические диктанты могут с успехом применяться с пяти лет.

Что такое графические диктанты? Графические диктанты это — рисование по клеточкам, пользуясь указателями в задании. Для их выполнения нам понадобятся: лист бумаги, на котором расчерчены клеточки, карандаш, ластик. В заданиях указаны стрелочки (показывающие направление) и цифры (показывающее количество клеток, которые нужно пройти в указанном направлении). Если следовать указателям точно и внимательно, вести черту в нужном направлении на нужное расстояние, получается – картинка. Это может быть животное, различные предметы, овощи, фрукты, деревья, транспорт и многое другое.

Рисование по клеточкам – хороший способ приучить малыша к карандашу и ручке. Научить правильно её держать, практиковаться, чтобы пальчики не так сильно уставали от держания предмета в школе. Данное упражнение поможет обучить малыша правильно считать, здесь потребуется считать клеточки, что бы рисуя линию — получить рисунок.

Я практикую графические диктанты под диктовку, как со всей группой детей, так и в индивидуальных занятиях с детьми. Детям очень нравятся такие упражнения. Также детки с большим удовольствием рисуют сами на разлинованных листах с заданиями.

Как выполнять графический диктант

(Правила рисования по клеточкам).

Графический диктант можно выполнять в двух вариантах:

1. Ребенку предлагают образец геометрического рисунка и просят его повторить точно такой же рисунок в тетради в клетку.

2. Взрослый диктует последовательность действий с указанием числа клеточек и их направлений (влево, вправо, вверх, вниз, ребенок выполняет работу на слух, а затем сравнивает методом наложения свое изображение орнамента или фигуры с образцом в пособии.

Предлагая детям подобные задания воспитатель, должен соблюдать некоторые правила:

• Когда воспитатель начинает диктовать, никакие другие слова он произносить не может. И уж тем более повторять одно и то же направление дважды.

• Диктанты пишутся в полной тишине.

• Если ребёнок сбился, то он тихо кладёт карандаш и спокойно дожидается, пока воспитатель не закончит диктовать. Только после этого можно выяснить ошибку.

Знакомство с клеткой начинаю со средней группы.

Начинаю работу с самого простого – в тетради с крупной клеткой пишу задания, ребенок должен продолжить ряд. Учимся видеть клетку и строку. Пишем палочки, клеточки, уголки, простые узоры, с каждым разом усложняя задания. Узоры сначала делим на сегменты – тренируемся, затем все частички собираются в узор.

В заданиях используются следующие обозначения: количество отсчитываемых клеток обозначается цифрой, а направление обозначается стрелкой.

Перед тем как начать писать графический диктант следует объяснить детям, как будет проводиться диктант. Сначала проговариваем с детьми, что я буду им диктовать, на сколько клеточек нужно провести линии и в каком направлении. А они будут проводить эти линии по клеточкам, не отрывая карандаш от бумаги, а потом мы вместе посмотрим, что получится. Настроить деток на то чтобы они старались вести линии ровные и красивые, тогда рисунок получится замечательный.

В первый раз можно рисовать на доске вместе с детьми, чтобы они видели, как им нужно работать, а последующие диктанты ребята смогут выполнять уже без подсказки. Перед диктантом нужно повторить, где правая и левая рука, как рисовать линию вправо и влево. Можно договориться с детьми, о каких либо метках (на доске нарисовать буквы «п» и «л», сделать метки на стенах, или оговорить что, например: правая рука указывает на окно, а левая на спальню и т. д.)

Затем переходим к рисованию под диктовку.

Для начала на листе с диктантом, в верхних уголках, нужно пометить – право и лево. Ребёнку даём тетрадный лист в клетку, карандаш и ластик.

В старших группах вверху рисунка всегда указываем, сколько клеток нужно отступить от края и верха, чтобы начать диктант. В указанном месте, например: отступить 5 клеточек от края влево, сверху отсчитать 6 клеточек. В этом месте нужно поставить точку. Детям младшего возраста лучше самостоятельно отсчитать клетки и поставить точку отсчёта (от этой точки ребёнок и будет проводить линии под диктовку).

Лучше начать с самого простого: — одну клеточку вверх (1, одну клеточку вправо (1, одну клеточку вниз (1), одну клеточку влево (1). Получился квадратик.

Диктовать нужно чётко, ребёнок должен воспринимать всё на слух. В конце работы посмотрите, насколько фигуры детей, совпадают с заданными элементами. Рассмотрите образец. Если малыш ошибся, выясните вместе, где именно. Ластиком можно вытереть от точки сбоя, и продолжить. Главное поддержать ребенка, похвалить, если что-то не получается можно предложить перерисовать картинку с оригинала.

Перед каждым занятием обязательно поговорите с ребенком о том, что есть разные направления и стороны. Покажите ему, где право, где лево, где верх, где низ. Обратите внимания малыша, что у каждого человека есть правая и левая сторона. Объясните, что та рука, которой он ест, рисует и пишет – это правая рука, а другая рука – левая. Для левшей наоборот, левшам надо обязательно объяснять, что есть люди, для которых рабочая рука – правая, а есть люди, для которых рабочая рука – левая.

Данная деятельность включает в себя графический диктант, обсуждение изображений, скороговорки, чистоговорки, загадки и пальчиковую гимнастику. Каждый этап занятия несет смысловую нагрузку. Занятия с ребенком можно выстраивать в разной последовательности.

Приложение:

Публикации по теме:

Дидактическая игра «Графические примеры» включает в себя набор карточек с графическими изображениями геометрических форм, расположенных.

Консультация для родителей «Для чего нужны зрительные диктанты» Ваш ребенок хорошо знает и различает геометрические фигуры на любой таблице найдет одинаковые геометрические фигуры по форме по цвету умеет.

Игра как ведущая деятельность дошкольников Игра для дошкольников -способ познания окружающего. Социальный характер игр и игровой деятельности обусловлен тем, что ребенок живет в обществе. Уже.

План работы кружка в подготовительной группе «Графические навыки» Месяц Неделя Тема Цель Сентябрь 3 неделя 16.09.15 18.09.15 Дождик 1. Выработать навык ориентирования в разлинованной тетради. 2. Учить проводить.

Воплощение выразительных образов с чертами индивидуальности в рисунках старших дошкольников обусловлены: овладение разными способами изображения.

Проектная деятельность представляет собой особый тип взаимодействия ребенка и взрослого и строится на следующих принципах. 1. Проектная деятельность.

Проектная деятельность дошкольников «Проектная деятельность дошкольников» В контексте новой личностно-ориентированной парадигмы главным критерием качества дошкольного воспитания.

Дети средней группы «Калинка»с большим интересом сходили в библиотеку Культурно-досугого центра нашего посёлка. Для нашей группы такое посещение.

Конспект открытого показа специально организационной образовательной деятельности «Увлекательная прогулка с Колобком» муниципальное бюджетное дошкольное образовательное учреждение «Центр развития ребенка – детский сад № 73» города Ставрополя.

Многие задания, такие как графические диктанты для детей 6-7 лет и дошкольников, развивают пространственное мышление и восприятие окружающего мира, усидчивость и внимательность, а самое главное помогают подготовить дошколят к письму и азам математики.

– это очень интересные задания, которые ребенок должен выполнить на бумаге в клеточку под диктовку. Сама методика графический диктант основана на воспитании внимания и мелкой моторики малыша. Это очень полезно развивать до того, как малыш пойдет в школу, но не страшно если ребенок уже пошел в первый или 2 класс, эти задания будут не лишним дополнением в образовании.

• Чтобы выполнить упражнение графический диктант вам нужно приготовить образцы заданий, а ребенку лист бумаги, средство для письма (карандаш, ручка, фломастер) маленькую линейку и ластик. Карандашом пользоваться проще самым маленьким ученикам, четвертый-пятый год жизни уже подходит для подобного вида упражнений.
• Также для дошколят можно сделать специальные листы бумаги, на которых будут большие клеточки (не стандартные по пол сантиметра, а к примеру — по 1 см) их можно расчертить заранее или распечатать. Но вот выполнять графический диктант 1 класс детишки должны на тетрадках в стандартную клетку.

У вас на листе будет изображен рисунок, это могут быть разные животные, узор или транспорт. Цель упражнения для детей повторить продиктованные вами действия, в конце которых должен получиться узор один в один с образцом.

Правила рисования по клеточкам

Задания выполняются по определенным правилам, это не математический урок, но он все же учит детей азам счета и понятиям направления в пространстве. В самом начале, вы ставите точку на бумаге на углу клеточки (это будет точка отсчета), она должна быть в таком месте, чтобы ребенок, повторяя узор смог его уместить на листке. Также эту точку ваше чадо может поставить самостоятельно, вам же следует сказать сколько он должен отступить от верха и бока листа.

Далее в вашем листе будут нарисованы стрелочки, обозначающие стороны направления пространства и цифры – указывающие сколько клеток нужно прочертить чтобы получить нужный узор. Пример: стрелочки по горизонтали «5←» — пять клеток влево, «1→» — одна клеточка вправо.

Стрелочки по вертикали «3» — три клеточки вверх, «6↓» — шесть клеточек вниз. Стрелочки по диагонали: «2↖» — две клеточки по диагонали вверх влево, «4↗» — четыре по диагонали вверх вправо, «↘» — вниз вправо «↙» — вниз влево.

Варианты графических диктантов по клеточкам

• Диктанты могут быть простые или сложные, все зависит от уровня развития вашего чада. Так, например, диктант для дошколят должен быть совсем легкий, поскольку малыши еще только учатся держать в руках карандаши и только начинают ориентироваться в пространстве. А вот диктанты по клеточкам для детей 1 – 2 класса могут быть по сложнее и узор может быть выполнен разными цветами.
• Упражнения могут быть написаны текстом (небольшой рассказ) или просто иметь обозначения направлений и цифры. Еще варианты диктантов могут предназначаться разным полам. Так графический диктант для мальчиков может состоять из рисунков, нравившихся мальчикам, это могут быть: робот, самолет, животные (пеликан, носорог, собака и т.д.). Тогда как для девочек картинкой может быть: цветок, кукла, кошка и т.п.

Простые задания

Простыми считаются упражнения легкие в повторении и по форме. Так к примеру, научить азам геометрии можно при помощи картинок с квадратами, треугольниками, трапециями, ромбами и т.д. Еще чтобы карапузу было проще выполнить урок, помогайте и направляйте его сидя рядом.

Если малыш путается, то подсказывайте ему, что он прочертил не туда и обязательно хвалите при правильном действии. В простых уроках линии должны быть направлены строго горизонтально или вертикально. Можете в углу листочка нарисовать подсказку, в виде стрелочек и рядом названий направлений.

Собака

Чтобы нарисовать диктант «Собака» — отступаем шесть клеточек слева от листа и шесть сверху, ставим точку, от нее начинаем рисовать :

2→, 1, 2→, 1, 1→, 5↓, 7→, 2, 1→, 3↓, 1←, 7↓, 2←, 1, 1→, 3, 6←, 4↓, 2←, 1, 1→, 3, 1←5, 3, ←2.

Разукрасьте собачку в желтый цвет, дорисуйте ей глаз, можно дорисовать пятнышки другим цветом, например, коричневым.

Робот

Отступаем сверху 6 клеток и слева – 7, от точки чертим :

1→, 1, 3→, 1↓, 1→, 1↓, 1←, 1↓, 1←, 1↓, 3→, 1↓, 2←, 2↓, 1→, 2↓, 1→, 1↓, 3←, 2, 1←, 2↓, 3←, 1, 1→, 2, 1→, 2, 2←, 1, 3→, 1, 1←, 1, 1←, 1.

Раскрасить любым цветом.

Робот (графический диктант по клеточкам), рисуем по клеточкам робота

Машина

Чтобы нарисовать машину — отступаем две клеточки слева от листа и 9 сверху, ставим точку, от нее начинаем :

4→, 2, 8→, 2↓, 3→, 3↓, 2←, 1, 2←, 1↓, 6←, 1, 2←, 1↓, 3←, 3.

Предложите дорисовать колеса и окна с дверьми у машинки, разукрасить в любой цвет.

Сложные задания

Сложный урок заключается в том, что рисунок по форме не простой, это уже не просто квадратики и треугольники, а полноценные графические рисунки со множеством изгибов. Еще помимо горизонтальных и вертикальных линий можете добавить диагонали.

Это достаточно усложняет процесс, и его нужно делать в случае если ребенок теряет интерес и очень быстро все выполняет. Так же можете добавлять разные цвета, т.е. одна часть рисунка чертиться одним цветом (красным), а для второй половины цвет меняется (синий или зеленый).

Ослик

Для того чтобы получился ослик нужно отступить 32 клетки слева и 2 сверху, поставить точку и начать :

1→, 2↓, 1→, 1, 1→, 1, 1→, 2↓, 1←, 2↓, 1→, 5↓, 1→, 3↓, 1←, 1↓, 2←, 1, 1←, 1, 1←, 1, 1←, 4↓, 1←, 2↓, 1←, 2↓, 1←, 2↓, 1←, 2↓, 1←, 6↓, 1←, 7, 1←, 3, 1←, 1, 1←, 1↓, 1←, 1↓, 6←, 1, 1←, 1, 2←, 1↓, 1←, 2↓, 1←, 1↓, 1←, 1↓, 1←, 6↓, 1←, 8, 1→, 5, 1←, 1, 1←, 4↓, 1←6, 1→, 1, 1→, 1, 1→, 1, 2→, 1, 14→, 1, 2→, 1, 2→, 1, 2→, 1, 1→, 1, 1→, 3.

Раскрасить ослика в серый и дорисовать глаз.

Самолет

Попробуйте нарисовать самолетик со своим малышом, для этого пользуйтесь специальной «формулой» :

2→, 1↘, 5→, 3↖, 2→, 3↘, 4→, 1↘, 2←, 1, 1→, 2↘, 5←, 3↙, 2←, 3↗, 5←, 3↖, соединить в начальной точке. Раскрасить самолетик серым, голубым или зеленым цветом, кабину пилота не закрашивать.

Кенгуру

Итак, графический диктант кенгуру нужно начать с постановки точки отступив 2 слева и 5 сверху :

1, 2→, 1, 1→, 1, 1→, 1, 1→, 1, 1→, 1, 2→, 1, 1→, 4, 1→, 1↓, 1→, 1↓, 1→, 1↓, 1←, 2↓, 2→, 2↓, 1←, 1, 1←, 1↓, 1←, 2↓, 2←, 1↓, 2→, 1↓, 4←, 1, 1←, 1, 1←, 1↓, 1←, 1↓, 3←, соединили с началом.

Разукрасить кенгуру в оранжевый цвет, дорисовать глаз.

Кенгуру (графический диктант по клеточкам), рисуем по клеточкам кенгуру

Жираф

Чтобы нарисовать жирафа нужно от начальной точки :

1↗, 2→, 1, 1→, 10↓, 4→, поставили точку, от нее 2↘, 1→, 1↓, 1←, 1, вернулись на поставленную точку, от нее 8↓, 1 влево, 5, обратно 5↓, 1←, 5, 3←, 5↓, 1←, 4, 1↙, 2↓, 1←, 2, 2↗, 1↖, 1, 1↗, 7, 1←, 1↖ и соединяем с начальной точкой.

У жирафа можно нарисовать пятнышки, и дорисовать глаз.

Рыбка

Чтобы нарисовать графический диктант рыбка — отступаем шесть клеточек слева от листа и семь сверху, ставим точку, от нее начинаем рисовать :

1→, 1, 3→, 1, 2→, 1↓, 2→, 1↓, 1→, 1, 1→, 1, 1→, 1, 1→, 1, 2→, 3↓, 1←, 1↓, 1←, 2↓, 1→, 1↓, 1→, 3↓, 2←, 1, 1←, 1, 1←, 1, 1←, 1, 1←, 1↓, 2←, 1↓, 2←, 1, 3←, 1, 1←, 2.

Разукрасьте у рыбки плавники синим цветом, дорисуйте глазик, а саму рыбку раскрасьте в зеленый или фиолетовый цвет.

Рыбка (графический диктант по клеточкам), рисуем по клеточкам рыбу

Самого разного характера — конструкторы, разные электронные обучалки, пазлы, мозаики и многое другое. Все они помогают вырабатывать у ребенка очень важные навыки — внимание, усидчивость, развивают логику и мышление.

Сегодня хочу предложить вам еще один интересный вид развивающих занятий — графический диктант. Я просто влюблена в него. Если честно, мне не меньше, чем сыну интересно и увлекательно выполнять задание, чтобы в конце увидеть, что же было зашифровано на картинке.

Географический диктант — это рисование по клеточкам. Путь для рисования прописан и, если четко и правильно выполнить задание, то в итоге получится какой-то изображение (собачка, машинка и т.д.). Сам процесс очень захватывающий, так как картинка рождается на ваших глазах, хочется быстрее выполнить задание, чтоб увидеть что же было зашифровано, но спешить нельзя, ведь в спешки можно сделать что-то не правильно и тогда изображение не получится.

Графический диктант очень полезен для дошкольников. Он помогает выработать у ребенка очень важные навыки — внимательность, усидчивость, координацию движения, мелкую моторику пальцев.

Как проводить занятие с графическими диктантами

1. Распечатайте понравившееся вам название картинки, внизу прописан сам диктант (цифры со стрелочками). На всякий случай поясню обозначения:

2 — означает, что нужно нарисовать линию на 2 клетки вниз,

3 — означает, что нужно нарисовать линию на 3 клетки вверх,

5 — рисуем линию на 5 клеток вправо,

2 — рисуем линию на 2 клетки влево,

1

— диагональ вниз и вправо на одну клетку

2

— диагональ вниз и влево на две клетки

2

— диагональ вверх и влево на две клетки

3

— диагональ вверх и вправо на две клетки

2. На рисунке есть точка — это место старта, задание нужно выполнять именно от него.

3. Само занятие можно проводить двумя способами — вы диктуете ребенку ходы, или он делает это самостоятельно, глядя на путь (мой сын — 5 лет делает сам, чтобы не запутаться задание, которое сделал обводит кружком, потом он сам дорисовывает еще какие-то делали на картинке).

Удачи вам!

Скачать графический диктант

Домик	Кораблик	Лебедь

новых микроскопических технологий. Изображения клеток в трехмерном пространстве живых организмов.

На протяжении сотен лет изображения клеток получали из изолированных образцов, сидящих на предметных стеклах, извлеченных из их сложных и тонких клеточных вселенных в живых организмах. Теперь, используя новую технику визуализации, описанную в четверг в Science , живые клетки можно снимать в высоком разрешении и 3-D, создавая потрясающие видео их полностью анимированных миров.

«Изучение клетки на покровном стекле похоже на наблюдение за львом в зоопарке — вы не совсем видите его естественное поведение», — говорит физик Эрик Бетциг.Использование нового микроскопа «похоже на наблюдение за львом, преследующим антилопу в саванне. Вы наконец-то видите истинную природу клеток ».

Бетциг, получивший Нобелевскую премию по химии в 2014 году, возглавил команду из исследовательского кампуса Janelia Медицинского института Говарда Хьюза, которая объединила два старых метода микроскопии и три отдельных микроскопа для создания нового мощного «франкенскопа». (Статья по теме: Сколько клеток в организме человека и сколько микробов?)

Из космоса — к клеткам

Сфотографировать клетки внутри живого организма сложно, даже если этот организм представляет собой прозрачную рыбку данио, подобную той, которая используется для новое исследование.В частности, перед Бетцигом стояли две проблемы с оптикой.

Клетки на поверхности рыбы действуют как вода на лобовом стекле автомобиля, заслоняя и рассеивая любой свет, который пытается проникнуть в них. Чем дальше вы заглядываете в организм, тем хуже становится искажение.

Чтобы исправить это, Бетциг позаимствовал у астрономов метод, названный адаптивной оптикой. С помощью телескопов на Земле атмосфера нашей планеты аналогичным образом искажает изображения далеких объектов в космосе.Адаптивная оптика измеряет это искажение и корректирует его, предлагая четкие, непоколебимые изображения звезд, галактик и других космических объектов.

«Если вы можете измерить, как свет искажается, вы можете изменить форму зеркала, чтобы создать равное и противоположное искажение, которое затем устраняет эти аберрации», — объясняет Бетциг.

Яркий свет

Другая проблема заключается в том, что при использовании микроскопов традиционные способы визуализации используют точки света в миллионы раз ярче, чем в Сахаре в солнечный день, создавая суровые условия, которые могут повредить или даже убить клетки, которые ученые пытаются уничтожить. изучение.

«Жизнь на самом деле не приспособлена для такого рода злоупотреблений. Если вы сразу не убьете клетку, вы всегда будете задаваться вопросом: что я сделал с этой бедняжкой, и действительно ли я вижу ее такой, какой она есть обычно? » — говорит Бетциг.

Используя метод, который он помог разработать в 2014 году, называемый решетчатым световым листом, новый микроскоп использует световой лист для сканирования клеток, как в ксероксе. Это позволяет отображать клетки быстрее, мягче и детальнее.

Объединение этого подхода к сканированию с адаптивной оптикой позволяет создавать изображения, которые затем объединяются в высокодетализированные трехмерные модели.

На данный момент микроскоп может вглядываться только в прозрачные организмы. Более непрозрачные поверхности, такие как человеческая кожа, представляют собой большую проблему для будущего. Но видеть клетки в их естественном контексте — это больше, чем просто для галочки. По мере развития технологии возможность изучать как здоровые, так и больные клетки и понимать разницу между ними может повлиять на медицинские исследования и испытания лекарств.

А пока легко потеряться в первой серии впечатляющих видеороликов. Увидев изображения впервые, Бетциг ответил: «Вы можете процитировать меня по этому поводу: это было чертовски круто.”

Вставка изображений в Excel — так просто, как кажется?

Вы, вероятно, нашли эту статью после того, как поняли, что вставка изображений в Excel не так проста, как ожидалось. В некотором смысле это так же просто, как щелкнуть Insert, Pictures и выбрать изображение.

Действительно, вы успешно разместили изображение на листе Excel. Если вы не обращаете внимания на детали, через некоторое время ваши изображения могут искажаться или перемещаться и выглядеть следующим образом:

Вы только что поняли, что вы хотели вставить изображения в ячейки Excel, а не только на лист.В этой короткой статье мы увидим, как вы можете заставить Excel лучше обрабатывать ваши изображения, а затем рассмотрим другой вариант, используя RowShare, совместную таблицу, которая интегрируется с Excel.

Как вставлять изображения в ячейки Excel

На самом деле вам нужно начать с функции «Вставить изображения» на вкладке «Вставить ». В зависимости от размера ячеек Excel и размера изображения Excel может не вставлять изображение в формате Excel, а накладывать его на лист. Чтобы ваше изображение не было искажено и оно будет вести себя должным образом при фильтрации или сортировке таблицы, вам нужно, чтобы изображение поместилось внутри ячейки Excel. Вы можете либо расширить строку / столбец Excel, либо уменьшить изображение. Если вам действительно нужно, чтобы изображение было больше ячейки Excel, убедитесь, что его верхний левый угол находится внутри целевой ячейки. Тогда у вас есть два варианта. У обоих есть преимущества и ограничения: — Чтобы изображения не искажались при изменении размера столбцов или строк, щелкните изображение правой кнопкой мыши, затем выберите Формат изображения .На вкладке Excel, которая откроется справа от вас, щелкните значок 3 ^rd (Размер и свойства) и убедитесь, что выбран параметр «Переместить, но без размера с ячейками». — С другой стороны, если вы хотите отфильтровать таблицу, включая изображения, вам нужно отменить это изменение и выбрать «Переместить и размер с ячейками». Ты правильно думаешь. В зависимости от того, чего вы пытаетесь достичь со своим столом, вам придется изменить настройки каждого изображения. Поддерживать! Таким образом, ваши изображения будут следовать за их ячейками. Если вы отсортируете или отфильтруете свою таблицу, изображения будут вести себя так, как ожидалось. Наконец, вы должны обратить внимание на размер ваших картинок. Как всегда с изображениями, необходимо найти баланс между качеством изображения и размером файла. При сохранении файла щелкните Tools , затем Compress Pictures .

Чтобы сэкономить время, пропустить все эти настройки и получить действительно безопасную и безопасную таблицу для совместной работы, я хотел бы предложить RowShare, интерактивную таблицу для совместной работы.

Альтернатива: вставка изображений в таблицу с помощью RowShare

Если вы действительно хотите добавить изображения в ячейки таблицы, RowShare, совместная таблица, предлагает интуитивно понятную альтернативу.Вам больше не нужно отправлять файл. Вы просто делитесь ссылкой, чтобы получить доступ к таблице из любого места. Не нужно думать о размере стола. Вы даже можете решить, могут ли ваши коллеги изменять таблицу в целом или только определенные строки. Наконец, вы получите уведомление, когда кто-то изменит вашу таблицу. Создайте стол из нашего каталога или начните с нуля, если точно знаете, что хотите. Добавьте один или несколько столбцов Image в свою таблицу и легко загружайте изображения. Вам не нужно отправлять большие файлы по электронной почте, просто поделитесь URL-адресом своей таблицы RowShare.Вы также можете управлять своей таблицей и изображениями так, как вы хотите, от сортировки, фильтрации, настройки столбцов как только для чтения, вы называете это!

Совет. Если у вас уже есть таблица в Microsoft Excel, импортируйте ее в RowShare и измените соответствующий тип столбца на Image .

Теперь у вас есть веб-таблица, готовая к совместному использованию. Вы можете экспортировать или даже синхронизировать его с Excel, чтобы получить доступ к лучшим функциям обоих инструментов. В этом случае ваш файл Excel будет отображать не фактические изображения, а ссылку на ваши изображения.Для получения дополнительной информации посетите нашу страницу справки по вставке изображений и файлов с помощью RowShare.

Обнаружение и сегментация морфологически сложных эукариотических клеток на изображениях флуоресцентной микроскопии с помощью слияния пирамид

Abstract

Обнаружение и сегментация клеток макрофагов на изображениях флуоресцентной микроскопии представляет собой сложную проблему, в основном из-за скопления клеток, различий в форме и морфологической сложности. Мы представляем новый подход глубокого обучения для обнаружения и сегментации клеток, который включает ранее изученные функции ядра.Новое сочетание пирамид признаков для обнаружения и сегментации ядер с пирамидами признаков для обнаружения и сегментации клеток используется для повышения производительности набора данных микроскопических изображений, созданного нами и предоставленного для всеобщего использования, содержащего как ядра, так и сигналы клеток. Наши экспериментальные результаты показывают, что обнаружение и сегментация клеток значительно выигрывают от слияния ранее изученных функций ядра. Предлагаемая архитектура слияния пирамид функций явно превосходит современный подход Mask R-CNN для обнаружения и сегментации ячеек с улучшением относительной средней средней точности до 23.88% и 23,17% соответственно.

Сведения об авторе

Для анализа клеточной инфекции и изменений в морфологии клеток на изображениях флуоресцентной микроскопии необходимы надлежащее обнаружение и сегментация клеток. При автоматизированном анализе изображений флуоресцентной микроскопии разделение сигналов в непосредственной близости является сложной задачей. Высокая плотность клеток или кластерные образования увеличивают вероятность таких ситуаций на клеточном уровне. Другое ограничение — обнаружение морфологически сложных клеток, таких как макрофаги или нейроны.Их неопределенная морфология вызывает проблемы с идентификацией при поиске небольших вариаций фиксированных форм. По сравнению с простым сегментированием цитоплазмы, сегментация на основе экземпляров представляет собой гораздо более сложную задачу, поскольку требуется присвоение идентификатора экземпляра клетки каждому пикселю изображения. Мы представляем новый подход глубокого обучения для обнаружения и сегментации клеток, который эффективно использует канал ядра для улучшения сегментации и эффективности обнаружения клеток за счет включения ранее изученных функций ядра.Это достигается за счет слияния пирамид признаков для обнаружения и сегментации ядра. Эффективность оценивается на наборе данных микроскопических изображений, содержащих сигналы как ядра, так и клеток.

Образец цитирования: Korfhage N, Mühling M, Ringshandl S, Becker A, Schmeck B, Freisleben B (2020) Обнаружение и сегментация морфологически сложных эукариотических клеток на изображениях флуоресцентной микроскопии с помощью слияния пирамид признаков. PLoS Comput Biol 16 (9): e1008179. https: // doi.org / 10.1371 / journal.pcbi.1008179

Редактор: Дина Шнайдман-Духовны, Еврейский университет Иерусалима, ИЗРАИЛЬ

Поступила: 11.10.2019; Принята к печати: 22 июля 2020 г .; Опубликовано: 8 сентября 2020 г.

Авторские права: © 2020 Korfhage et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Набор данных доступен по адресу https://box.uni-marburg.de/index.php/s/N934NJi7IsvOphf. Код и модели доступны по адресу https://github.com/umr-ds/feature_pyramid_fusion.

Финансирование: Эта работа была поддержана HMWK (Исследовательский центр LOEWE SYNMIKRO и его исследовательский центр «Технологии скрининга и автоматизации», Исследовательский кластер LOEWE MOSLA и Исследовательский кластер LOEWE Medical RNomics), DFG (SFB / TR- 84 TP C01) и BMBF (например, Med CAPSYS, JPI-AMR, ERACoSysMed2 — SysMed-COPD).Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

Это статья о программном обеспечении PLOS по вычислительной биологии .

Введение

Высокопроизводительная клеточная биология включает в себя такие методы, как анализ микроскопических изображений, микроматрицы экспрессии генов или полногеномный скрининг для решения биологических вопросов, которые иначе невозможно решить с помощью более традиционных методов [1].

Тем не менее, флуоресцентной микроскопии часто избегают в высокопроизводительных экспериментах, поскольку полученные данные утомительно для анализа людьми или слишком сложны для анализа с использованием доступных инструментов обработки изображений. Однако флуоресцентная микроскопия дает информацию о субклеточной локализации, поддерживает морфологический анализ и позволяет проводить исследования на уровне отдельных клеток [2].

Ограничивающим фактором автоматического анализа изображений с помощью флуоресцентной микроскопии является разделение сигналов в непосредственной близости, независимо от того, исходят ли сигналы от соседних клеток или отдельных пятен.Высокая плотность клеток или образование кластеров увеличивают вероятность таких ситуаций на клеточном уровне [3], в то время как высокий фон или низкое пространственное разрешение усложняют проблему на уровне сигнала. Другое ограничение — обнаружение морфологически сложных клеток, таких как макрофаги или нейроны. Их неопределенная морфология вызывает проблемы с идентификацией при поиске небольших вариаций фиксированных форм.

Изображения флуоресцентной микроскопии, рассматриваемые в этой статье, получены в результате высокопроизводительного скрининга с целью анализа фенотипических изменений и различий в уровне бактериальной инфекции макрофагов после лечения.Чтобы проанализировать клеточную инфекцию и изменения в морфологии клеток, необходимо надлежащее обнаружение и сегментация клеток. При адгезии к поверхности эти клетки имеют тенденцию образовывать кластеры, демонстрируя слабые изменения сигнала в областях, прилегающих к контакту между клетками. Эти ограничения препятствуют проведению надлежащего анализа с помощью обычного программного обеспечения для анализа микроскопии.

По сравнению с простым сегментированием цитоплазмы, сегментация на основе экземпляров представляет собой гораздо более сложную задачу, поскольку требуется присвоение идентификатора экземпляра клетки каждому пикселю изображения.Рис. 1 показывает, что точное разделение и сегментация сгруппированных ячеек без какой-либо дополнительной информации чрезвычайно сложно, если вообще возможно. Даже для специалистов-людей правильное разделение отдельных клеток часто возможно только с использованием информации о ядре. Рис. 1 показывает, что учет сигнала ядра значительно облегчает идентификацию отдельных клеток.

В этой статье подход глубокого обучения к обнаружению и сегментации клеток, основанный на архитектуре сверточной нейронной сети (CNN), применяется к изображениям флуоресцентной микроскопии, содержащим каналы для ядер и клеток.Вклады статьи следующие:

• Мы предоставляем новый набор данных о клетках макрофагов для публичного использования, в том числе ограничивающие прямоугольники и маски сегментации для экземпляров клеток и ядер.
• Мы используем информацию о ядре в подходе глубокого обучения для улучшения обнаружения и сегментации клеток. Канал ядра используется для улучшения качества обнаружения и сегментации клеток. Насколько нам известно, это первый подход глубокого обучения, который использует дополнительную информацию ядра для улучшения обнаружения и сегментации клеток.
• Мы представляем архитектуру CNN, основанную на Mask R-CNN, и новую схему слияния пирамид функций. Эта архитектура CNN показывает превосходную производительность с точки зрения средней средней точности по сравнению с ранним слиянием сигналов ядра и клетки. Он явно превосходит современную систему Mask R-CNN [4], применяемую для обнаружения и сегментации клеток, с улучшением относительной средней средней точности до 23,88% и 23,17% соответственно.

Наш подход связан с несколькими подходами к сегментации экземпляров для изображений флуоресцентной микроскопии.Методы, не основанные на глубоком обучении, такие как алгоритмы вырезания графов [5–9], обычно борются с морфологически сложными объектами. Точно так же другие методы либо рассматривают ядра [5, 10, 11], либо сегментируют объекты аналогичного размера и в основном круглые [12] или различной формы [13, 14]. В частности, все эти методы рассматривают только один сигнал, будь то клетка или ядро. Метод, использующий информацию ядра вместе с клеточным сигналом, описан Held et al. [15] и Wenzel et al. [16]. Их алгоритм сегментации использует набор быстроходных уровней [17], т.е.е., классический метод компьютерного зрения, не основанный на методах машинного обучения. Более поздний подход, предложенный Аль-Кофахи и др. [18] уточняет сегментацию ядра на основе глубокого обучения с помощью алгоритма засеянного водораздела для сегментации клеток.

Последние алгоритмы сегментации на основе CNN можно условно разделить на две группы. Алгоритмы первой группы выполняют полную сегментацию изображения и требуют дополнительной постобработки для применения к сегментации экземпляров [19–21]. Хорошо известным примером биомедицинской сегментации изображений является архитектура U-Net [22].Однако такие методы не работают в случае кластерных ячеек. Из-за небольшого количества неправильно классифицированных пикселей соседние ячейки объединяются в одну ячейку, что снижает производительность обнаружения.

По этой причине мы считаем методы второй группы алгоритмов сегментации на основе CNN более подходящими для наших данных. Эти методы выполняют обнаружение с последующей сегментацией, т. Е. Обнаруженные ограничивающие рамки сегментируются, а не все изображение. Например, van Valen et al. [23] используют обнаружение объектов и на следующем этапе выполняют сегментацию ограничивающей рамки.Akram et al. [24] описывают архитектуру CNN с использованием объединения областей интереса (RoI) для обнаружения ячеек и сегментации на основе экземпляров. Недавно Mask R-CNN [4], основанная на Faster R-CNN [25] с пирамидами признаков [26], достигла самых современных результатов в обнаружении и сегментации объектов естественного изображения. Следовательно, наш подход к обнаружению и сегментации ядер и клеток основан на Mask R-CNN. Однако, в отличие от недавних работ по применению Mask R-CNN для решения ряда проблем сегментации в биомедицинской визуализации, включая сегментацию ядра [27–29], мы расширяем архитектуру для удовлетворения требований наборов данных, содержащих как сигналы клеток, так и ядра.

Дизайн и реализация

Изображения флуоресцентной микроскопии, используемые в нашей работе, собираются в рамках высокопроизводительного скрининга для выявления методов лечения, которые влияют на бактерию Legionella pneumophila и модифицируют инфекцию макрофагов человека. Микроскопические изображения не только позволяют оценить размножение бактерий, но также позволяют исследовать морфологические изменения.

Подготовка клеток и получение изображений

Моноцитарные клетки THP-1 получали из АТСС, инокулировали из культуры при -80 ° C и пассировали в среде RPMI-1640 с 10% фетальной телячьей сывороткой (Biochrom) при 37 ° C и 5% CO ₂ .Количество использованных пассажей клеток находилось в диапазоне от 5 до 14. Клетки высевали в 100 мкл мкл на 96-луночные планшеты Sensoplate Plus (Greiner Bio-One) в концентрации 1,45 × 10 ⁴ клеток на лунку. Дифференцировку макрофагов индуцировали через 24 часа после посева путем добавления 20 нМ форбол 12-миристат 13-ацетата (PMA; Sigma-Aldrich) на 24 часа. После обновления среды клетки инфицировали GFP-экспрессирующим Legionella pneumophila штамма Corby при множественности инфицирования 20 в течение 16 часов.Для заражения бактерии высевали на агар BCYE, инкубировали в течение 3 дней при 37 ° C и 5% CO ₂ , ресуспендировали и добавляли к макрофагам [30]. После инфицирования клетки промывали, фиксировали 4% параформальдегидом в течение 15 минут и повышали проницаемость 0,1% Triton X-100 в течение 10 минут. Окрашивание клеток достигали с помощью HCS CellMask Red (2 мк г / мл; Thermo Fisher Scientific) и Hoechst 33342 (2 мк г / мл; Invitrogen) в течение 30 мин.

Изображения были получены с помощью автоматического флуоресцентного микроскопа Nikon Eclipse Ti-E с объективом 20x (Nikon CFI Plan Apo VC 20X) и камеры Nikon Digital Sight DS-Qi1Mc.Наконец, изображения были преобразованы в формат TIFF с помощью плагина Fiji / ImageJ Bio-Formats.

Всего было собрано несколько сотен тысяч трехканальных изображений размером 1280 × 1024 пикселей.

Набор данных о клетках макрофагов

Для нашего эталонного набора данных было отобрано 82 репрезентативных изображения, дополненных достоверной информацией биомедицинским исследователем. В нашей работе интерес представляют только ядро ​​и клеточные каналы.

Эти 82 2-канальных изображения были случайным образом разделены на обучающий набор, содержащий 64 изображения, и тестовый набор, содержащий 18 изображений.В то время как обучающий набор содержит 2044 клетки и 2081 ядро, тестовый набор содержит 508 клеток и 514 ядер. Несоответствие между количеством экземпляров клеток и ядер связано с тем, что пограничные клетки не полностью видны на изображениях. Кроме того, некоторые клетки находятся в своей митотической фазе, то есть в одной клетке может встречаться несколько ядер.

Создание наземных меток для задач сегментации вручную занимает очень много времени. Поэтому мы сгенерировали основные маски сегментации для экземпляров клеток и ядер в двухэтапном процессе.На первом этапе были применены классические алгоритмы компьютерного зрения для создания начальной сегментации с использованием подхода на основе порогов и функций обработки контуров из библиотеки OpenCV [31] для поиска экземпляров клеток и ядер. Кроме того, структуры этих экземпляров были проанализированы, и клетки с более чем одним ядром были разделены аналогично сегментации Вороного, где каждый пиксель клетки привязан к ближайшему ядру. На втором этапе эти сегменты были уточнены вручную с помощью инструмента обработки изображений, разработанного для научных многомерных изображений, под названием Fiji / ImageJ [32].Большинство наших ручных исправлений были необходимы от ячейки до границ ячеек.

Чтобы сегментировать клетки макрофагов, мы следуем подходу сегментации на основе экземпляров, вводя новую архитектуру нейронной сети, основанную на Mask R-CNN. Он сочетает в себе особенности ядра и клетки в схеме слияния пирамиды. Архитектура Mask R-CNN [4] является расширением Faster R-CNN [25], которое предсказывает ограничивающие рамки с вероятностями классов и дополнительными масками сегментации на основе экземпляров.

Подобно Faster R-CNN, Mask R-CNN является двухэтапным методом.На первом этапе сеть предложений регионов (RPN) используется для поиска предложений по объектам (интересующие регионы, RoI). Таким образом, прогнозируются ограничивающие рамки кандидатов вместе с оценками объектности. На втором этапе для этих возможных ограничивающих рамок извлекаются признаки с помощью слоя RoI Align, который вычисляет карты признаков фиксированного размера посредством билинейной интерполяции. На основе этих карт функций возможные ограничивающие рамки уточняются, классифицируются и сегментируются с использованием соответственно регрессии, классификации и сегментирования.Функции двух этапов являются общими в базовой архитектуре для улучшения времени выполнения. Архитектура магистрали CNN обычно предварительно обучается задаче классификации изображений. Общая нейронная сеть настраивается и обучается от начала до конца с использованием многозадачных потерь L = L _box + L _cls + L _mask , где L _box — потеря регрессии ограничивающего прямоугольника, L _cls — потеря классификации, а L _маска — потеря маски (т.е.е., на пиксельный сигмоид с двоичными потерями) соответственно.

Для повышения производительности обнаружения и сегментации в областях небольших объектов, Mask R-CNN использует сеть пирамид функций (FPN) [26], нисходящую архитектуру с боковыми подключениями к магистральным слоям для построения высокоуровневых семантических карт признаков на все весы. Карты характеристик для регрессии, классификации и сегментации ограничивающих прямоугольников-кандидатов извлекаются из уровня пирамиды в соответствии с размерами ограничивающего прямоугольника. Ограничительные рамки большего размера назначаются более высоким уровням пирамиды, а прямоугольники меньшего размера — более низким уровням, соответственно.На рис. 2 базовая архитектура Mask R-CNN выделена зеленым.

Рис. 2. Пирамида признаков слияния признаков ядра.

Предварительно обученные признаки ядра (фиолетовый) объединяются с признаками пирамиды признаков в модели обнаружения и сегментации клеток (зеленый) либо путем конкатенации, либо сложения.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008179.g002

Остальная часть этого раздела организована следующим образом. Сначала мы опишем используемую магистральную CNN.Затем представлена ​​новая сетевая архитектура, использующая схему слияния пирамид для интеграции функций ядра для обнаружения и сегментации клеток.

Кроме того, вводится взвешенная потеря сегментации, чтобы сфокусировать процесс обучения на трудных для сегментации пикселях на границах ячеек. Наконец, мы описываем этапы постобработки для дальнейшего улучшения результатов обнаружения и сегментации.

Сокращенная магистраль ResNet-50

Остаточные нейронные сети

(ResNet) [33] обеспечивают высочайшую производительность в задачах классификации естественных изображений и обнаружения объектов.Из-за ограниченного числа классов объектов (например, клеток или ядер), пониженного фонового шума изображений флуоресцентной микроскопии по сравнению с естественными изображениями и требований времени выполнения, вызванных экспериментами с высокой пропускной способностью, сокращенный ResNet-50 используется в качестве магистральная архитектура для нашей сети сегментации. Чтобы ускорить обучение, количество фильтров, а также количество строительных блоков в архитектуре ResNet было уменьшено вдвое, что привело к примерно в десять раз меньшим параметрам по сравнению с исходным ResNet-50.В таблице 1 подробно показана сокращенная архитектура ResNet-50. Эта архитектура была обучена классификации изображений. Предварительно обученная сеть для изображений RGB здесь не подходит, так как входы — это одноканальные изображения для ядер и клеток соответственно. Таким образом, мы преобразовали набор данных ImageNet [34] в оттенки серого. Основываясь на 1-канальном наборе данных ImageNet, базовая модель была обучена для 120 эпох с использованием пакетной нормализации [35].

Слияние пирамид элементов

На рис. 3 показаны архитектуры для сегментации клеток на основе экземпляров с использованием различных способов интеграции информации ядра.Архитектура на рис. 3а вообще не содержит никакой информации о ядре. По сути, это маска R-CNN, обученная на масках ячеек для обнаружения объектов одного класса. Подобно ранней схеме слияния, изображение ядра добавляется в качестве дополнительного канала к изображению клетки и подается непосредственно в Mask R-CNN (рис. 3b). Однако эта архитектура не может использовать доступную достоверную информацию для ядра канала во время процесса обучения.

Ядра обычно имеют схожую форму и размер, и в большинстве случаев они четко отделимы друг от друга по сравнению с внешним видом клеток макрофагов.Поэтому мы разработали нашу модель сегментации клеток в два этапа. На первом этапе мы обучаем модель для сегментации ядра, чтобы получить полезные функции ядра для задачи сегментации клеток (рис. 2, фиолетовый). Эта архитектура Mask R-CNN, использующая пирамиды функций на основе сокращенной магистрали ResNet-50, обучена для сегментации ядра.

На втором этапе изученные особенности FPN задачи сегментации ядра включаются в архитектуру сегментации клеток с использованием слияния пирамид признаков (FPF).На каждом уровне пирамиды функций мы получаем набор активаций, который объединяется в архитектуру сегментации ячеек в соответствующем масштабе. Это означает, что на каждом этапе пирамиды признаков доступны предварительно обученные признаки ядер клеток, которые можно использовать во время обучения в дополнение к картам признаков для сегментации клеток (рис. 2, зеленый цвет). За исключением пирамид слитых признаков, архитектура основы для сегментации клеток такая же, как у ResNet-50, что и для сегментации ядра.

Мы также оценили две операции слияния для остаточных и боковых соединений: конкатенацию и сложение.Параметры объединенного ядра фиксируются во время обучения сегментации клеток, что позволяет нам комбинировать обе модели во время вывода для одновременного прогнозирования масок сегментации ядра и клетки. Окончательная модель сегментации клеток имеет два входа: изображение ядра и изображение цитоплазмы. Архитектура модели была реализована в Tensorflow [36] и основана на реализации Mask R-CNN [37].

Взвешенная потеря сегментации

Поскольку сложнее сегментировать пиксели на границах ячеек, особенно в кластерах ячеек, мы применили схему взвешивания для потери маски, чтобы сфокусировать модель на краях ячеек.Взвешивание аналогично взвешиванию, используемому Ronneberger et al. [22]. Придавая больший вес краям, модель должна научиться более точно предсказывать контуры ячеек, что требует точных и последовательных масок сегментации. Мы вычислили гауссову размытую матрицу весов на основе контуров ячеек в маске сегментации полного изображения. Функция размытия по Гауссу для пикселей x , y определяется как с горизонтальным расстоянием x и вертикальным расстоянием y от начала координат.Мы использовали ядро ​​25 × 25 и стандартное отклонение σ = 5. Используя матрицу весов, пиксели рядом с граничными пикселями взвешиваются до двух раз выше, чем обычные пиксели, то есть пиксели внутри ячеек. Рис. 4 (d) показывает визуализацию урожая из матрицы весов на основе контуров, вычисленных на рис. 4 (b). Обрезка соответствует маске экземпляра на рис. 4 (c). Он используется для взвешивания потерь маски для предложения коробки, обработанного в ветви маски.

Постобработка

Для дальнейшего повышения производительности обнаружения и сегментации ячеек выполняются следующие шаги постобработки.Во-первых, методы обработки контуров из библиотеки OpenCV используются для обнаружения областей ядра, которые перекрываются более чем одной клеткой. В этом случае объединяются соответствующие маски сегментации ячеек. Во-вторых, для поиска областей ячеек, не охваченных масками сегментации на основе экземпляров, применяется метод сегментации на основе пороговых значений из-за редко возникающих ложных срабатываний или смещенных ограничивающих рамок. Следовательно, прогнозируемые маски сегментации вычитаются из сегментации на основе пороговых значений, морфологические операции и обработка контуров применяются для обнаружения областей, а области, размер которых меньше заранее определенного порога, отбрасываются.Остальные регионы обрабатываются следующим образом:

• Область добавляется в ячейку, если она может быть подключена к соответствующему экземпляру ячейки.
• Область отбрасывается, если она подключена к нескольким экземплярам ячеек.
• В противном случае создается новый экземпляр ячейки.

В-третьих, области ядра, которые не полностью покрыты областями клетки, используются либо для увеличения перекрывающейся области клетки, либо для создания новой клетки с той же формой, что и ядро.

Однако, чтобы обеспечить честное сравнение, в экспериментах не выполнялась постобработка по сравнению с другими методами.

Результаты

В этом разделе исследуется производительность трех сетевых архитектур, показанных на рис. Мы дополнительно сравниваем производительность с производительностью U-Net, чтобы оценить, насколько хорошо работает сегментация без обнаружения (U-Net) по сравнению с обнаружением и сегментацией с архитектурами Mask R-CNN.Чтобы обучить архитектуру U-Net, мы настроили взвешивание промежутков между соседними ячейками (или ядрами, соответственно), чтобы добиться лучших результатов на соответствующих наборах данных, чем с настройками, использованными в исходной статье [22]. Другие параметры обучения, такие как скорость обучения и количество эпох, также были оптимизированы для достижения наилучших результатов. Поскольку модель U-Net не возвращает ограничивающие прямоугольники, контуры ячеек использовались для получения ограничивающих прямоугольников. В пользу U-Net контуры внутри контуров и очень маленькие ограничивающие рамки были проигнорированы в нашей оценке.Кроме того, мы сравниваем производительность со Stardist [12], который обеспечивает самые современные результаты сегментации ядра.

Сначала исследуется архитектура Mask R-CNN на рис. 3a. Без какой-либо информации о ядрах ожидается, что его производительность будет ниже, чем для других архитектур.

Во-вторых, чтобы убедиться, что включение информации ядра действительно полезно, Mask R-CNN расширяется, чтобы принять дополнительный входной канал (рис. 3b). Это простой способ включения информации ядра.Однако он не использует доступные маски сегментации наземной достоверности для ядер.

В-третьих, оценивается предложенная архитектура слияния пирамиды признаков, показанная на рис. 3c, где признаки пирамиды предварительно обученной модели ядра объединяются с признаками клетки с использованием схемы слияния пирамиды. В рамках этой схемы слияния оцениваются две операции слияния: конкатенация и сложение. Недавняя работа по изучению архитектур CNN предполагает, что операции сложения во многих случаях более полезны, чем операции конкатенации [38].Кроме того, архитектуры слияния пирамид признаков оцениваются в сочетании с взвешенными потерями сегментации, описанными выше.

Уровни магистральной архитектуры были инициализированы предварительно обученными весами из задачи классификации изображений с использованием набора данных ImageNet. Во всех экспериментах для FPF использовались одни и те же предварительно натренированные веса. Для архитектуры на рис. 3b с двумя входными каналами предварительно обученные веса первого сверточного слоя были дублированы и уменьшены вдвое, чтобы не нарушать зависимости весов последующих слоев.

Во всех экспериментах с FPF применялся один и тот же график обучения со скоростью обучения 0,001, импульсом 0,9 и коэффициентом уменьшения веса 0,0001. График обучения следующий: помимо предварительно обученной сегментации магистрали, головы регрессии и классификации обучаются для 100 000 итераций. Затем все слои магистрали глубже conv4 обучаются еще на 250 000 итераций. Наконец, вся сеть обучается на 500 000 итераций со сниженной скоростью обучения 10 ^–4 .Потери регрессии и потери маски взвешиваются с коэффициентом 2.

Все модели сегментации, кроме конфигурации с двумя входными каналами, были обучены на одноканальных входных изображениях 512 × 512. В процессе обучения к обучающим изображениям применялось увеличение данных, что увеличивает количество обучающих изображений до 497, 355 размером 512 × 512 для каждого канала, содержащего 3, 557, 425 ядер в 4, 288, 104 ячейках. Варианты архитектуры FPF используют одну и ту же модель для функций ядра.Он был обучен с использованием того же ранее описанного расписания обучения для моделей сегментации клеток.

Все модели оценивались на тестовом наборе данных, описанном выше. Кроме того, чтобы убедиться, что FPF работает лучше, особенно для кластерных ячеек, мы создали подмножество тестового набора данных. Это подмножество содержит все кластеры ячеек, встречающиеся на тестовых изображениях, но не отдельные ячейки. Полученные 78 изображений имеют размер 256 × 256 пикселей. Каждое изображение содержит как минимум один кластер из двух или более ячеек.Всего набор данных содержит 255 ячеек с 258 ядрами.

Результаты обнаружения и сегментации

Во-первых, мы оценили производительность модели ядра, используемой в архитектурах FPF (как описано в таблице 1), Stardist и U-Net. В таблице 2 показаны результаты как для обнаружения, так и для сегментации с точки зрения AP на тестовых изображениях ядер. Результаты обнаружения и сегментации аналогичны, поскольку большинство ядер круглые и изолированные. Однако в некоторых случаях ядра оказываются смежными.Эти экземпляры трудно разделить для U-Net, который не может быть обучен обнаружению экземпляров перед сегментацией. Stardist работает немного лучше для сегментации, в то время как Mask-RCNN работает немного лучше для обнаружения.

Затем производительность архитектуры без какой-либо информации о ядре, архитектура с двумя входными каналами и архитектуры FPF оцениваются для обнаружения и сегментации ячеек. Далее ⊙ используется для объединения, а ⊕ — для сложения. Эксперименты проводятся на всем наборе тестовых данных ячеек, а также на подмножестве тестовых данных ячеек, которое содержит исключительно сгруппированные ячейки, чтобы более внимательно изучить те экземпляры, которые трудно обнаружить и сегментировать.

баллов AP для обнаружения и сегментации в наборе данных тестирования ячеек показаны в таблицах 3 и 4 соответственно. Как и ожидалось, эффективность сегментации клеток намного хуже, когда знания о ядрах вообще не учитываются. Просто добавив еще один входной канал для сигнала ядра в Mask R-CNN (см. Рис. 3b), можно достичь значительно лучших результатов. Для модели U-Net тот же метод используется для интеграции канала ядра, т.е. модель имеет два, а не один входной канал.У архитектуры U-Net для набора данных тестирования ячеек два недостатка. Во-первых, он не может использовать доступную наземную истинность ядер напрямую, а во-вторых, в этом наборе данных даже больше трудно разделимых сигналов, чем в наборе данных ядра. Поскольку Stardist обучен только сегментации клеток, он не может использовать информацию о ядрах. Однако Stardist по-прежнему работает хуже, чем модель Mask R-CNN без информации о ядре. По сравнению с показателями Stardist на тестовом наборе ядер, это, скорее всего, вызвано неправильной формой ячеек и сгруппированных ячеек.

FPF работает лучше, чем просто использование дополнительного входа для Mask R-CNN. Однако это не зависит от операции слияния: слияние функций путем конкатенации или добавления приводит к аналогичной производительности. Показатели AP для обнаружения (таблица 3) и сегментации (таблица 4) аналогичны для всех конфигураций слияния пирамид. Хотя средняя производительность AP немного лучше для обеих архитектур, обученных с учетом взвешенных потерь, более высокий вес краев на промежутках между ячейками и пикселями, близкими к границе, в функции потерь не приводит к значительному увеличению производительности ни при обнаружении, ни при сегментации. .По сравнению со средней AP модели без какой-либо информации о ядре, наиболее эффективная архитектура FPF (FPF ⊕ со взвешенными потерями) обеспечивает прирост производительности 10,25%. По сравнению с моделью с входным каналом ядра, относительный прирост производительности составляет 3,02%. Точно так же прирост производительности при обнаружении составляет 10,48% (без ядра) и 3,5% (входной канал ядра). Подробная оценка, включая количество истинных положительных (TP), ложноположительных (FP) и истинно отрицательных (FN) результатов сегментации для порога IoU, равного 0.75 показано в Таблице 5.

Превосходная производительность архитектур FPF становится очевидной, когда они оцениваются на подмножестве сгруппированных ячеек (таблицы 6 и 7): относительное улучшение производительности на 23,88% (без ядра) и 4,43% (входной канал ядра) для обнаружения с точки зрения означает AP. На рис. 6 показаны результаты сегментации сгруппированных ячеек. На рис. 7 показана визуализация масок сегментации, предсказываемых моделью без информации о ядре, с каналом ядра и наиболее эффективной архитектурой FPF.

Рис 7. Визуализация сегментации сгруппированных ячеек.

Вверху: сигнал ядра (а), сигнал цитоплазмы (б) и базовая правдивая сегментация (в). Внизу: сегменты экземпляров, предсказанные для модели без информации о ядре (d), с каналом ядра (e) и FPF ⊕ с взвешенными потерями (f).

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008179.g007

Аналогично сегментации FPF ⊕ с взвешенными потерями работает лучше. Относительное улучшение производительности — 23.17% по сравнению с моделью без информации о ядре и 4,16% по сравнению с моделью с входным каналом ядра, как с точки зрения среднего AP. На рис. 8 показан пример сегментации, выполняемой FPF ⊕ с взвешенными потерями на кластере макрофагов. Эксперименты показывают, что U-Net здесь не подходит, а архитектура FPF на основе экземпляров работает намного лучше. Хотя Stardist хорошо работает для сегментации ядра, производительность значительно ниже для сегментации клеток.

С помощью дополнительной постобработки среднее значение AP обнаружения в наборе данных сгруппированных ячеек улучшено до 0.65, а среднее значение AP сегментации увеличивается до 0,682. Для среднего AP обнаружения это относительное улучшение на 31,58% (без ядра) и на 10,92% (входной канал ядра). Для среднего AP сегментации это относительное улучшение на 24,45% (без ядра) и на 5,25% (входной канал ядра).

Время выполнения модели FPF составляет около 222 мс на изображение при использовании Tensorflow Serving на сервере с видеокартой Nvidia Geforce GTX 1080 Ti.

Доступность и будущие направления

В этой статье мы представили новый подход к глубокому обучению для обнаружения и сегментации клеток, основанный на слиянии ранее обученных функций ядра на различных уровнях пирамиды функций.Предлагаемая архитектура слияния пирамид функций явно превосходит современный подход Mask R-CNN для обнаружения и сегментации ячеек на нашем сложном наборе данных с кластеризацией ячеек с относительным повышением средней точности до 23,88% и 23,17% соответственно. В сочетании с этапом постобработки результаты могут быть дополнительно улучшены до 31,58% для обнаружения и 24,45% для сегментации соответственно.

Код, набор данных и модели общедоступны. Набор данных доступен по адресу https: // box.uni-marburg.de/index.php/s/N934NJi7IsvOphf. Код и модели доступны по адресу https://github.com/umr-ds/feature_pyramid_fusion.

Есть несколько направлений для будущей работы. Во-первых, может быть интересным совместное использование весов позвоночника для построения модели, которую можно обучить от начала до конца для обнаружения и сегментации ядра / клетки. С этой целью отдельные заголовки Mask R-CNN для ядер и клеток должны быть присоединены к архитектуре для генерации, регрессии, классификации и сегментации предложения области.Во-вторых, необходимо исследовать интеграцию потери сегментации всего изображения в дополнение к обнаружению и потере сегментации на основе экземпляров. В-третьих, оптимизация стратегий выборки якорных ящиков для ядер и клеток может привести к дальнейшему повышению производительности.

Ссылки

1. 1. Рейтер Дж. А., Спейсек Д. В., Снайдер М. П.. Технологии высокопроизводительного секвенирования. Молекулярная клетка. 2015. 58 (4): 586–597. pmid: 26000844
2. 2. Usaj MM, Styles EB, Verster AJ, Friesen H, Boone C, Andrews BJ.Высококачественный скрининг для количественной клеточной биологии. Тенденции в клеточной биологии. 2016; 26 (8): 598–611. pmid: 27118708
3. 3. Чен X, Чжу Y, Ли Ф, Чжэн З.Й., Чанг Э.С., Ма Дж. И др. Точная сегментация соприкасающихся клеток на изображениях многоканальной микроскопии с кластеризацией на основе геодезического расстояния. Нейрокомпьютеры. 2015; 149: 39–47.
4. 4. He K, Gkioxari G, Dollár P, Girshick R. Mask R-CNN. В: IEEE Int. Conf по компьютерному зрению (ICCV). IEEE; 2017. с. 2980–2988.
5. 5.Аль-Кофахи Ю., Лассуед В., Ли В., Ройзам Б. Улучшенное автоматическое обнаружение и сегментация ядер клеток на гистопатологических изображениях. IEEE Transactions по биомедицинской инженерии. 2010. 57 (4): 841–852. pmid: 19884070
6. 6. Abreu A, Frenois FX, Valitutti S, Brousset P, Denèfle P, Naegel B и др. Оптимальный разрез минимального остовного дерева для трехмерной сегментации ядер клеток. В: 10-е Междунар. Symp. по обработке и анализу изображений и сигналов. IEEE; 2017. с. 195–199.
7. 7.Димопулос С., Майер К.Э., Рудольф Ф., Стеллинг Дж. Точная сегментация клеток на микроскопических изображениях с использованием образцов мембран. Биоинформатика. 2014. 30 (18): 2644–2651. pmid: 24849580
8. 8. Кайседо Дж. К., Гудман А., Кархос К. В., Чимини Б. А., Акерман Дж., Хагиги М. и др. Сегментация ядра в экспериментах по визуализации: Data Science Bowl 2018. Природные методы. 2019; 16 (12): 1247–1253. pmid: 31636459
9. 9. Кайседо Дж. К., Рот Дж., Гудман А., Беккер Т., Кархос К. В., Бройсин М. и др.Оценка стратегий глубокого обучения для сегментации ядра на флуоресцентных изображениях. Цитометрия, часть A. 2019; 95 (9): 952–965. pmid: 31313519
10. 10. Cheng J, Rajapakse JC и др. Сегментация кластерных ядер с маркерами формы и функцией маркировки. IEEE Trans по биомедицинской инженерии. 2009. 56 (3): 741–748. pmid: 19272880
11. 11. Гудла П.Р., Нанди К., Коллинз Дж., Миберн К., Мистели Т., Локетт С. Высокопроизводительная система для сегментации ядер с использованием многомасштабных методов.Цитометрия, часть A. 2008; 73 (5): 451–466. pmid: 18338778
12. 12. Шмидт У., Вейгерт М., Броддус Ч., Майерс Г. Обнаружение клеток с помощью выпуклых звездообразных многоугольников. Компьютерная обработка изображений и компьютерное вмешательство (MICCAI). 2018.
13. 13. Солис-Лемус Дж. А., Страмер Б., Слабо Дж., Рейес-Альдасоро СС. Сегментация и анализ формы макрофагов с помощью анализа угловой диаграммы. Журнал визуализации. 2017; 4 (1): 2.
14. 14. Амат Ф., Лемон В., Моссинг Д.П., МакДоул К., Ван И, Брэнсон К. и др.Быстрая и точная реконструкция клеточных линий по данным крупномасштабной флуоресцентной микроскопии. Природные методы. 2014; 11 (9): 951. pmid: 25042785
15. 15. Held C, Wenzel J, Webel R, Marschall M, Lang R, Palmisano R и др. Использование мультимодальной информации для сегментации флуоресцентных микрофотографий с применением в вирусологии и микробиологии. В: IEEE Int. Конф. по инженерии в медицине и биологии. IEEE; 2011. с. 6487–6490.
16. 16. Венцель Дж., Хельд С., Палмизано Р., Тойфель С., Дэвид Дж. П., Виттенберг Т. и др.Измерение TLR-индуцированного распространения макрофагов с помощью автоматического анализа изображений: дифференциальная роль Myd88 и MAPK в ранних и поздних ответах. Границы физиологии. 2011; 2: 71. pmid: 22028692
17. 17. Сетиан Дж. А. Методы набора уровней и методы быстрого перехода: развивающиеся интерфейсы в вычислительной геометрии, механике жидкости, компьютерном зрении и материаловедении. т. 3. Издательство Кембриджского университета; 1999.
18. 18. Аль-Кофахи Ю., Зальцман А., Грейвс Р., Маршалл В., Русу М.Алгоритм на основе глубокого обучения для двумерной сегментации клеток на микроскопических изображениях. BMC Bioinformatics. 2018; 19 (1): 1–11. pmid: 30285608
19. 19. Лонг Дж., Шелхэмер Э., Даррелл Т. Полностью сверточные сети для семантической сегментации. В: IEEE Conf. по компьютерному зрению и распознаванию образов; 2015. с. 3431–3440.
20. 20. Но Х, Хонг С., Хан Б. Изучение сети деконволюции для семантической сегментации. В: IEEE Int. Конф. по компьютерному зрению; 2015. с. 1520–1528.
21. 21.Бадринараян В., Кендалл А., Чиполла Р. Сегнет: Архитектура глубокого сверточного кодера-декодера для сегментации изображений. IEEE Transactions по анализу шаблонов и машинному анализу. 2017; 39 (12): 2481–2495. pmid: 28060704
22. 22. Роннебергер О., Фишер П., Брокс Т. U-net: Сверточные сети для сегментации биомедицинских изображений. В: Int. Конф. по медицинской обработке изображений и компьютерному вмешательству. Springer; 2015. с. 234–241.
23. 23. Ван Вален Д.А., Кудо Т., Лейн К.М., Маклин Д.Н., Квач Н.Т., ДеФелис М.М. и др.Глубокое обучение автоматизирует количественный анализ отдельных клеток в экспериментах по визуализации живых клеток. Вычислительная биология PLoS. 2016; 12 (11). pmid: 27814364
24. 24. Акрам С.У., Каннала Дж., Эклунд Л., Хейккиля Дж. Сеть предложений по сегментации клеток для анализа микроскопических изображений. В: Глубокое обучение и маркировка данных для медицинских приложений. Springer; 2016. с. 21–29.
25. 25. Рен С., Хе К., Гиршик Р., Сан Дж. Быстрее R-CNN: На пути к обнаружению объектов в реальном времени с помощью сетей предложения регионов.В: Достижения в системах обработки нейронной информации; 2015. с. 91–99.
26. 26. Lin TY, Dollár P, Girshick R, He K, Hariharan B, Belongie S. Особенности пирамидальных сетей для обнаружения объектов. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. т. 1; 2017. с. 4.
27. 27. Sompawong N, Mopan J, Pooprasert P, Himakhun W., Suwannarurk K, Ngamvirojcharoen J, et al. Автоматизированный скрининг на рак шейки матки по мазку Папаниколау с использованием глубокого обучения. Материалы ежегодной международной конференции IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS.2019; п. 7044–7048.
28. 28. Джонсон JW. Автоматическая сегментация ядра с помощью Mask-RCNN. В кн .: Научно-информационная конференция. Springer; 2019. стр. 399–407.
29. 29. Вуола А.О., Акрам С.У., Каннала Дж. Маск-RCNN и U-net ансамбли для сегментации ядер. В: 16-й Международный симпозиум IEEE по биомедицинской визуализации 2019 г. (ISBI 2019). IEEE; 2019. стр. 208–212.
30. 30. Юнг А.Л., Херкт С.Е., Шульц К., Болте К., Зайдель К., Шеллер Н. и др. Инфекция Legionella pneumophila по-разному активирует клетки-свидетели посредством везикул бактерий и клеток-хозяев.Научные отчеты. 2017; 7 (1): 6301. pmid: 28740179
31. 31. Брадски Г. Библиотека OpenCV. Журнал программных средств доктора Добба. 2000.
32. 32. Schindelin J, Arganda-Carreras I, Frize E, Kaynig V, Longair M, Pietzsch T. и др. Фиджи: платформа с открытым исходным кодом для анализа биологических изображений. Природные методы. 2012. 9 (7): 676–682. pmid: 22743772
33. 33. He K, Zhang X, Ren S, Sun J. Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений. В: IEEE Conf.по компьютерному зрению и распознаванию образов; 2016. с. 770–778.
34. 34. Дэн Дж., Донг В., Сочер Р., Ли Л. Дж., Ли К., Фей-Фей Л. Imagenet: крупномасштабная иерархическая база данных изображений. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. IEEE; 2009. с. 248–255.
35. 35. Иоффе С., Сегеди С. Пакетная нормализация: ускорение глубокого обучения сети за счет уменьшения внутреннего ковариантного сдвига. В: Int. Конф. по машинному обучению; 2015. с. 448–456.
36. 36. Абади М., Бархам П., Чен Дж., Чен З., Дэвис А., Дин Дж. И др.TensorFlow: система для крупномасштабного машинного обучения. В: Симпозиум USENIX по разработке и внедрению операционных систем. т. 16; 2016. с. 265–283.
37. 37. Абдулла В. Маска R-CNN для обнаружения объектов и сегментации экземпляров на Keras и TensorFlow; 2017. https://github.com/matterport/Mask_RCNN.
38. 38. Лю С., Зоф Б., Шленс Дж., Хуа В., Ли Л.Дж., Фей-Фей Л. и др. Прогрессивный поиск нейронной архитектуры. В: Европейская конференция по компьютерному зрению; 2018.
39. 39.Lin TY, Maire M, Belongie S, Hays J, Perona P, Ramanan D и др. Microsoft COCO: общие объекты в контексте. В: Европейская конференция по компьютерному зрению. Springer; 2014. с. 740–755.
40. 40. Эверингем М., Ван Гул Л., Уильямс К. К., Винн Дж., Зиссерман А. Задача классов визуальных объектов паскаля (вокал). Международный журнал компьютерного зрения. 2010. 88 (2): 303–338.

ИИ обнаруживает клеточные структуры, недоступные человеку

Сюзанна Рафельски и ее коллеги преследовали обманчиво простую цель.«Мы хотели иметь возможность маркировать множество различных структур в клетке, но делать живые изображения», — говорит количественный клеточный биолог и заместитель директора Института клеточных исследований Аллена в Сиэтле, штат Вашингтон. «И мы хотели сделать это в 3D».

Такая цель обычно опирается на флуоресцентную микроскопию, что в данном случае проблематично, потому что, используя лишь несколько цветов, у ученых закончились бы этикетки задолго до того, как закончились бы структуры. Проблема также в том, что эти реагенты дороги и трудоемки в использовании.Более того, пятна вредны для живых клеток, как и свет, используемый для их стимуляции, а это означает, что сам процесс визуализации клеток может повредить их. «Флуоресценция — это дорогое удовольствие, во многих различных вариантах слова« дорого », — говорит Форрест Коллман, микроскопист из Института исследований мозга Аллена, также в Сиэтле. Коллман вспоминает, что когда Коллман и его коллеги попытались сделать покадровый 3D-фильм с использованием трех разных цветов, результаты были «ужасающими». «Все клетки просто умирают на глазах у вас.”

Визуализация клеток с использованием белого света в проходящем свете (светлопольная микроскопия) не зависит от маркировки, что позволяет избежать некоторых проблем флуоресцентной микроскопии. Но из-за пониженного контраста большинство клеточных структур невозможно обнаружить. Команде Рафельски был нужен способ объединить преимущества обеих техник. Можно ли использовать искусственный интеллект (ИИ) на изображениях в светлом поле, чтобы предсказать, как будут выглядеть соответствующие флуоресцентные метки — тип «виртуального окрашивания»? В 2017 году тогдашний коллега Рафельски, ученый по машинному обучению Грегори Джонсон, предложил именно такое решение: он будет использовать форму искусственного интеллекта, называемую глубоким обучением, для определения трудноразличимых структур на яркопольных изображениях немаркированных клеток.

«Ни за что», — сказал Рафельски, когда она уезжала в отпуск на несколько месяцев. Когда она вернулась к работе, Джонсон сказал ей, что сделал это. «Мне пришло в голову, что это возможно, — вспоминает Рафельски. Используя алгоритм глубокого обучения немеченых клеток, команда Аллена создала 3D-фильм, показывающий ДНК и субструктуры в ядре, а также клеточные мембраны и митохондрии ¹ .

«Эти модели« видят »то, чего не видят люди, — говорит Джейсон Сведлоу, количественный клеточный биолог из Университета Данди, Великобритания.По его словам, наши глаза просто не приспособлены для распознавания тонких узоров в оттенках серого, как в оптической микроскопии, — это не то, как мы развивались. «Ваши глаза должны видеть львов, деревья и тому подобное».

За последние несколько лет ученые, работающие над ИИ, разработали несколько систем, которые могут определять эти закономерности. Каждая модель обучается с использованием пар изображений одних и тех же клеток, одного яркого поля и одного флуоресцентно помеченного. Но модели отличаются деталями: одни предназначены для 2D-изображений, некоторые — для 3D; одни стремятся приблизиться к клеточным структурам, тогда как другие создают изображения, которые могут быть ошибочно приняты за настоящие микрофотографии.

«Это огромный прогресс в том, чего мы можем достичь», — говорит Марк Скотт, менеджер отдела микроскопии Австралийского института трансляционных исследований в Брисбене. Сейчас биологам необходимо сотрудничать с программистами ИИ, тестировать и улучшать технологию для использования в реальных условиях.

Быстрорастущее поле

Стивен Финкбейнер, нейробиолог из Калифорнийского университета в Сан-Франциско и институтов Гладстона, также в Сан-Франциско, использует роботизированную микроскопию для отслеживания клеток в течение года.К началу 2010-х его группа накапливала терабайты данных в день. Это привлекло внимание исследователей Google, которые спросили, чем они могут помочь. Финкбейнер предложил использовать глубокое обучение, чтобы найти те клеточные функции, которые он не мог видеть.

Глубокое обучение использует компьютерные узлы, расположенные по слоям аналогично нейронам в человеческом мозгу. Сначала связи между узлами в этой нейронной сети взвешиваются случайным образом, поэтому компьютер только догадывается. Но во время тренировки компьютер корректирует веса или параметры до тех пор, пока не начнет получать правильные результаты.

Команда Финкбейнера обучила свою систему распознавать нейроны на 2D-изображениях, затем выделять ядро ​​и определять, жива данная клетка или нет. ² . «Главное было показать ученым, что, вероятно, в данных изображений содержится гораздо больше информации, чем они предполагают», — говорит Финкбайнер. Команда назвала свою технику in silico labeling.

Однако этот подход не смог идентифицировать двигательные нейроны — возможно, потому, что в немеченых клетках не было ничего, что указывало бы на их специализацию.По словам Коллмана, эти прогнозы будут работать только в том случае, если есть какая-то видимая подсказка, которую может использовать ИИ. Например, у мембран показатель преломления отличается от показателя преломления окружающей среды, что создает контраст.

Коллман, Джонсон и их коллеги из Института Аллена использовали другую нейронную сеть для решения проблемы Рафельски, основанную на системе под названием U-Net, которая была разработана для биологических изображений. В отличие от подхода Финкбейнера, модель Аллена работает с трехмерными микрофотографиями, и некоторые исследователи в институте теперь регулярно используют ее — например, для идентификации ядерных маркеров в исследованиях организации хроматина.

В Университете Иллинойса в Урбана-Шампейн физик Габриэль Попеску использует глубокое обучение, чтобы ответить, среди прочего, на один из самых фундаментальных вопросов микроскопии: жива клетка или мертва? Это сложнее, чем кажется, потому что тесты на жизнь, как это ни парадоксально, требуют наличия токсичных химикатов. «Это похоже на измерение пульса пациента ножом», — говорит он.

Попеску и его коллеги называют свой подход PICS: фазовая визуализация с вычислительной специфичностью.Попеску использует его в живых клетках для идентификации ядра и цитоплазмы, а затем вычисляет их массу в течение нескольких дней за один раз ³ . По его словам, эти сигнатуры точно указывают на рост и жизнеспособность клеток.

PICS включает программное обеспечение, основанное на U-Net и оборудовании микроскопа, поэтому вместо получения изображений и обучения машину для их последующей обработки, все это происходит без проблем. Как только пользователь делает снимок в белом свете, модели требуется всего 65 миллисекунд, чтобы получить предсказанный аналог флуоресценции.

Другие группы используют разные виды машинного обучения. Например, команда из Католического университета Америки в Вашингтоне, округ Колумбия, использовала тип нейронной сети, называемой GAN, для идентификации ядер на изображениях с фазово-контрастной оптической микроскопии ⁴ . GAN, или генеративно-состязательная сеть, создает две противоположные модели: «генератор» предсказывает флуоресцентные изображения, а «дискриминатор» угадывает, настоящие они или фальшивые. «Когда дискриминатор обманывают примерно половину времени, генератор должен делать правдоподобные прогнозы», — говорит Линь-Чинг Чанг, инженер проекта.«Даже люди не могут сказать, что созданные примеры — подделка».

Открытие лекарств

Прогнозы флуоресценции также используются в фармацевтической промышленности. В AstraZeneca в Гетеборге, Швеция, фармаколог Алан Сабирш изучает жировые клетки на предмет их роли в болезнях и метаболизме лекарств. Сабирш и AstraZeneca объединились со Шведским национальным центром прикладного искусственного интеллекта для запуска задачи визуализации клеток адипоцитов, предложив участникам идентифицировать ядро, цитоплазму и липидные капли на немаркированных микрофотографиях.Его приз в размере 5000 долларов США был вручен группе, возглавляемой Анкитом Гуптой и Хоканом Висландером, двумя аспирантами Упсальского университета в Швеции, которые работают над обработкой изображений.

Как и Чанг и ее коллеги, команда использовала GAN для идентификации липидных капель. Но чтобы добраться до ядер, они использовали другую технику, называемую LUPI — обучение с использованием конфиденциальной информации, которая дает машине дополнительную помощь в процессе обучения. В этом случае команда использовала дополнительную технику обработки изображений, чтобы идентифицировать ядра в стандартных парах обучающих изображений.Однако после обучения модель могла предсказывать ядра только на основе изображений световой микроскопии ⁵ .

Полученные изображения не идеальны: Гупта говорит, что реальное флуоресцентное окрашивание обеспечивает более реалистичное текстурирование ядра и цитоплазмы, чем модель. Однако для Сабирша этого достаточно. Он уже начал использовать код в экспериментах с роботизированной микроскопией с целью разработки терапевтических средств.

По словам Сведлоу, после завершения нескольких экспериментальных проектов технология вышла за рамки первых детских шагов, и более широкое сообщество начинает применять ее.«Я думаю, что мы учимся ходить и что это значит, — говорит он.

Например, когда полезно делать прогнозы на основе изображений в белом свете, а когда этого следует избегать? «Попытка определить сегментацию клеточных компартментов и структур, вероятно, является хорошим приложением, потому что любые ошибки не окажут существенного влияния на последующие результаты», — говорит Энн Карпентер, старший директор Imaging Platform в Институте Броуда при Массачусетском технологическом институте и Гарварде в Кембридже, штат Массачусетс.Однако она более осмотрительна в прогнозировании результатов экспериментов, поскольку машина может полагаться на одну структуру, которая предсказывает другую, только в контролируемых условиях. «Часто в биологии мы ищем исключения из правил», — говорит Карпентер.

На данный момент, по крайней мере, ученым следует подтвердить ключевые предсказания модели с помощью стандартного флуоресцентного окрашивания, говорит Попеску. И было бы неплохо найти опытных сотрудников, — добавляет Лаура Бушерон, инженер-электрик из Университета штата Нью-Мексико в Лас-Крусесе.«Даже для того, чтобы их запустить и запустить, требуется множество очень важных компьютерных ноу-хау».

В некоторых моделях для обучения используется лишь несколько изображений, но компания Boucheron предупреждает, что предпочтительнее использовать большие наборы данных. Сотни, а еще лучше тысячи, могут потребоваться, — говорит Иван Сэйс, вычислительный биолог из Центра исследования воспаления VIB при Гентском университете в Бельгии. И если вы хотите, чтобы модель работала с несколькими типами клеток или с разными настройками микроскопа, обязательно включите это разнообразие в обучающий набор, добавляет он.

Для обучения большого объема могут потребоваться недели на суперкомпьютерах с несколькими графическими процессорами, предупреждает Boucheron. Но как только это будет сделано, модель прогнозирования сможет работать на ноутбуке или даже на мобильном телефоне.

Для многих исследователей одноразовое вложение того стоит, если оно означает, что никогда больше не будет окрашиваться для того или иного объекта. «Если бы вы могли собирать изображения немаркированных клеток и у вас уже были обученные алгоритмы», — говорит Финкбайнер. «Вы получаете всю эту информацию, в основном, бесплатно.”

3 способа изменения или вставки значений ячеек на основе изображений

От стандартных деталей до вилл, от сотрудников до логотипов — существует множество причин для вставки и автоматического изменения изображения на основе ячейки. Вы можете думать об этом как о функции поиска, которая возвращает изображение, а не значение. В конечном итоге цель состоит в том, чтобы связать изображение или картинку с ячейкой; измените значение ячейки, и изображение изменится.

В этом посте мы рассмотрим три различных метода решения этой задачи.У каждого решения есть свои сильные и слабые стороны; изучите их все и выберите тот, который лучше всего соответствует вашим требованиям.

Давайте рассмотрим каждый из этих методов по очереди.

Загрузите файл примера

Я рекомендую вам загрузить файл примера для этого поста. Тогда вы сможете работать с примерами и увидеть решение в действии, а файл будет полезен для дальнейшего использования.

Скачать файл: 0004 Изменить изображение в зависимости от ячейки.zip

Изменить изображение с именованным диапазоном + ИНДЕКС / ПОИСКПОЗ + связанное изображение

Если вы работаете с файлом примера, мы начнем с вкладки Связанное изображение .

В общих чертах этот метод работает следующим образом:

1. Создайте динамический именованный диапазон, используя комбинацию формулы ИНДЕКС ПОИСКПОЗ
2. Используйте именованный диапазон в качестве источника для связанного изображения

Теперь давайте рассмотрим каждый из этих шагов в очереди.

Данные примера содержат список стран в столбце A и их соответствующие флаги в столбце B.

Создайте динамический именованный диапазон с помощью INDEX MATCH

Начните с ввода одного из названий страны в ячейку (в нашем примере используйте ячейку D2).

Затем мы создадим именованный диапазон, выбрав Формулы -> Определить имя на ленте .

В диалоговом окне Новое имя создайте новый именованный диапазон с именем CountryLookup .

Вместо диапазона, поле Refers to должно содержать формулу, вычисляемую для диапазона.В нашем примере мы будем использовать ИНДЕКС / ПОИСКПОЗ.

Формула в поле Ссылается на:

 = ИНДЕКС ('Связанное изображение'! $ B $ 2: $ B $ 11,
MATCH ('Linked Picture'! $ D $ 2, 'Linked Picture'! $ A $ 2: $ A $ 11,0)) 

В этой формуле:

• Ячейки B2-B11 содержат флаги
• Ячейка D2 содержит имя страны для сопоставления
• Ячейки A2-A11 содержат названия стран

Нажмите ОК , чтобы закрыть диалоговое окно «Новое имя».

Использование именованного диапазона в качестве источника для связанного изображения

Теперь, когда именованный диапазон создан, выполните следующие шаги для создания связанного изображения.

1. Выберите любую ячейку, содержащую флаг.
2. Щелкните Главная страница -> Копировать (или Ctrl + C), чтобы скопировать ячейку.
3. Выберите другую ячейку (используйте E2 при работе с файлом примера).
4. Щелкните Главная страница -> Вставить (раскрывающийся список) -> Связанное изображение (в качестве альтернативы можно использовать инструмент «Камера»).
   
5. Появится вставленное изображение.
6. Выберите вставленное изображение.
7. Измените адрес в строке формул, чтобы он совпадал с именованным диапазоном, который мы создали ранее (CountryLookup в нашем примере).
   

Измените название страны в ячейке D2 и посмотрите, как меняется изображение. Для полноты изложения измените ячейку D2 на раскрывающийся список проверки данных, содержащий все страны.

Ошибка «Ссылка недействительна»

Если вы получаете ошибку Ссылка недействительна , есть две вероятные проблемы:

1. Результат функции ИНДЕКС / ПОИСКПОЗ дает ошибку.Обычно это происходит, когда название страны не совпадает с названием одной из стран в списке.
2. Именованный диапазон, примененный к изображению, не существует.

Другие варианты формул

ИНДЕКС / ПОИСКПОЗ — это комбинация формул, с помощью которой можно достичь удивительных результатов; формулы изображений — одна из тех удивительных вещей. Но любая формула, возвращающая диапазон, будет работать внутри названного диапазона. Вот несколько простых альтернатив:

XLOOKUP (новая функция доступна в Excel 365)

 = XLOOKUP («Связанное изображение»! $ D $ 2, «Связанное изображение»! $ A $ 2: $ A $ 11,
'Связанное изображение'! $ B $ 2: $ B $ 11) 

Узнайте больше о функции XLOOKUP в этой статье: Функция XLOOKUP (support.office.com)

СМЕЩЕНИЕ / СООТВЕТСТВИЕ

 = СМЕЩЕНИЕ («Связанное изображение»! $ 1 доллар США, ПОИСКПОЗ («Связанное изображение»!
«Связанное изображение»! $ A $ 2: $ A $ 11,0), 1) 

Чтобы узнать о других формулах, возвращающих диапазоны, прочтите этот пост.

Изменить изображение с заливкой диаграммы + # N / A

Если вы работаете вместе с файлом примера, перейдите на вкладку Заливка диаграммы .

В общих чертах этот метод работает следующим образом:

1. Создайте формулу, которая вычисляет 1 для выбранной страны или # N / A для других стран.
2. Создайте столбчатую диаграмму с накоплением со списком стран и формулой, созданной в пункте 1 выше, в качестве источника
3. Добавьте изображения в качестве заливки для каждой серии диаграмм

Вот эти шаги более подробно

Формула для вычисления как 1 или # N / A

Введите название страны в ячейку (в нашем примере используйте ячейку D2).

Столбец A содержит названия стран.

Введите следующую формулу в ячейку B2:

 = ЕСЛИ (ВПР (A2, $ D $ 2,1,0) = A2,1, NA ()) 

Назначение формулы — вычислить 1, если ячейка D2 совпадает со страной в столбце A; в противном случае отображается # N / A.Скопируйте формулу до последнего названия страны в списке.

Создайте столбчатую диаграмму с накоплением

Теперь пришло время обманывать диаграмму:

1. Выберите список названий стран и результат формулы (в нашем примере ячейки от A2 до B11).
2. На ленте щелкните Вставка -> Диаграммы -> Столбец с накоплением
3. На листе появится новая диаграмма.
4. Щелкните правой кнопкой мыши на серии, затем щелкните Выбрать данные… в меню.
   
   
5. Откроется диалоговое окно Select Data Source .
6. Нажмите кнопку Switch Row / Column , поле Legend Entries слева теперь должно содержать список стран в виде различных серий диаграмм.
   
7. Нажмите ОК , чтобы закрыть диалоговое окно «Выбор источника данных».
8. Щелкните правой кнопкой мыши на панели данных и выберите в меню Форматировать ряд данных… .
   
9. Измените ширину зазора на 0%
   
10. Щелкните правой кнопкой мыши на вертикальной оси и выберите в меню Ось формата… .
    
11. Установите максимум оси равным 1.
    
12. Выберите заголовок диаграммы, нажмите клавишу удаления.
13. Затем выберите вертикальную ось и удалите ее.
14. Затем выберите горизонтальную ось и удалите ее.
15. Измените положение и размер диаграммы в соответствии с вашими требованиями. Рабочий лист будет выглядеть примерно так:
    
16. Сделайте выбранную страну первой страной в списке.
17. Щелкните правой кнопкой мыши на заливке диаграммы и выберите в меню Форматировать ряд данных… .
18. Измените заливку на Заливка рисунка или текстуры и щелкните Вставить…
    
19. Перейдите к местоположению изображения и щелкните Вставить .
20. Повторите шаги с 16 по 19 для каждой страны в списке.

Полностью рабочая диаграмма дает результат, аналогичный первому примеру.

Такой способ вставки изображений по одному может занять много времени. Итак, я создал макрос, который может автоматизировать это за вас.

Автоматическое добавление заливки диаграммы с помощью макроса

Приведенный ниже макрос автоматически вставляет изображения в заливку диаграммы. Для работы названия стран должны в точности совпадать с названиями картинок.

Чтобы запустить макрос для вашего сценария:

1. Измените «Диаграмма 1» на имя вашей диаграммы.
2. Задайте путь к папке, содержащей изображения, и измените расширение файла.
3. На листе выделите ячейки, содержащие названия стран, и запустите макрос.Диаграмма должна автоматически заполниться соответствующими изображениями.

 Sub InsertPicturesIntoChart ()

Dim i как целое число
Выбрано затемнить Ячейки как диапазон
Dim imageFullName As String

'Перед запуском макроса выберите ячейки с названиями стран
Для каждой выбранной ячейки в выделении
 
    я = я + 1

    imageFullName - это путь к файлу изображения.
    Название страны в столбце A должно совпадать с названием изображения.
    imageFullName = "C: \ Users \ mark \ Documents \ Flags \" & Cells (i + 1, 1). Value & ".png "

    'Измените заливку серии диаграммы. Измените Chart 1 на имя диаграммы.
    ActiveSheet.ChartObjects («Диаграмма 1»). Chart.SeriesCollection (i) .Format.Fill.UserPicture imageFullName

Следующее выбранное

End Sub 

100 Excel VBA Macros

Знаете ли вы самый быстрый способ выучить иностранные языки? Это значит как можно чаще читать, писать, говорить и думать на этом языке. Помимо разговора, языки программирования ничем не отличаются. Чем больше вы погрузитесь в этот язык, тем быстрее вы его освоите.

Таким образом, большинству людей, подобных вам, нужно много примеров, которые можно было бы применить на практике. Вот почему существует электронная книга «100 макросов Excel VBA». Это книга для всех пользователей Excel, которые хотят научиться читать и писать макросы Excel, экономить время и выделяться среди своих коллег. Книга содержит:

• 100 примеров кодов для практики чтения и написания макросов, которые встроят язык в ваше мышление.
• Введение в макросы в Excel, чтобы убедиться, что вы можете реализовать код VBA в книге , даже если у вас нет предварительных знаний .
• Согласованная разметка кода между примерами до позволяет вам понять структуру и легко настроить код в соответствии с вашими потребностями. .
• Загружаемая книга, содержащая весь исходный код , поэтому примеры могут быть добавлены в ваш проект, чтобы вы сразу получили преимущества VBA.

Изменить изображение с помощью пользовательской функции VBA

Если вы работаете с файлом примера, посмотрите вкладку UDF .Наконец, мы рассмотрим пользовательскую функцию VBA. Это формула, созданная с использованием макросов VBA для вставки и изменения изображений. Узнать больше об UDF можно здесь.

ВНИМАНИЕ! — Пользовательские функции, изменяющие объекты, официально не поддерживаются в Excel. Хотя это работает в версии Excel для Windows, мне не удалось заставить его работать в версии для Mac. Доступны и другие параметры VBA, но они не так гибки, как представленный здесь метод UDF.

сообщить об этом объявлении Код VBA

Скопируйте следующий код в стандартный модуль в редакторе Visual Basic.

 Общедоступная функция PictureLookupUDF (FilePath как строка, расположение как диапазон, индекс как целое число)

Тусклый поиск Картинка как форма
Dim sheetName As String
Тусклое изображение Имя как строка

pictureName = "PictureLookupUDF"

sheetName = Location.Parent.Name

'Удалить текущее изображение с тем же индексом, если существует
Для каждого lookupPicture в листах (sheetName) .Shapes
    Если lookupPicture.Name = pictureName & Index, то
        lookupPicture.Delete
    Конец, если
Следующий поискФотография

'Добавьте картинку в нужное место
Установите lookupPicture = Sheets (sheetName).Shapes.AddPicture _
(FilePath, msoFalse, msoTrue, Location.Left, Location.Top, -1, -1)

'Измените размер изображения, чтобы он соответствовал диапазону
Если Location.Width / Location.Height> lookupPicture.Width / lookupPicture.Height Тогда
    lookupPicture.Height = Location.Height
Еще
    lookupPicture.Width = Location.Width
Конец, если

'изменить название картинки
lookupPicture.Name = pictureName & Index

PictureLookupUDF = "Поиск изображения:" & lookupPicture.Name

Конечная функция 

Использование UDF на рабочем листе

Пользовательская функция теперь может использоваться на рабочем листе как обычная функция.

PictureLookupUDF использует следующие аргументы:

 = PictureLookupUDF (FilePath, Location, Index) 

• FilePath = Полный путь к файлу изображения, включая расширение файла.
• Местоположение = Диапазон ячеек, в которые должно быть помещено изображение.
• Индекс = Уникальный ссылочный номер для идентификации изображения.

Формула используется в примере ниже.

В ячейке D6 формула:

 = PictureLookupUDF (D2 & C6 & D4, D6: D12,1) 

• D2 & C6 & D4 — объединяет путь к папке, название страны и расширение файла
• D6: D12 — диапазон ячеек где разместить картинку
• 1 — уникальный номер ссылки для идентификации изображения

ВНИМАНИЕ! — Убедитесь, что путь к папке содержит косую черту перед именем файла.

Изображения можно разместить на другом листе, используя стандартную ссылку на лист:

 «Лист 1»! $ D $ 6: $ D $ 12 

Посмотрите на эту функцию в действии. Он ведет себя так же, как и в предыдущих примерах.

Аргумент Index может использоваться для вставки нескольких изображений. Например, чтобы включить второе изображение, увеличьте номер индекса на 1, как показано ниже.

 = PictureLookupUDF (D2 & C16 & D4, D17: D23,  2 ) 

Если вы хотите изменить код VBA для дальнейшего изменения изображений, таких как размер, поворот и т. Д., вы можете найти дальнейшие инструкции здесь.

Преимущества и недостатки каждого варианта

Именованный диапазон + ИНДЕКС / ПОИСКПОЗ + связанное изображение

Преимущества:

• Все изображения содержатся на рабочем листе

Недостатки:

• Могли случайно переместить изображения за пределами диапазона ячеек
• Требуется большая подготовка для использования нескольких изображений

Заливка диаграммы + # Н / Д

Преимущества:

• Изображения, содержащиеся в диаграмме, так сложно изменить изображения в ошибке

Недостатки:

• Требуется время для настройки
• Для правильной работы требуется вспомогательный столбец
• Требуется большая подготовка для использования нескольких изображений

Функция, определяемая пользователем VBA

Преимущества:

• Дополнительные столбцы на листе не требуются
• Простота использования с несколькими изображениями
9 0141

Недостатки:

• Метод, не полностью поддерживаемый Microsoft
• Требует, чтобы пользователи могли использовать VBA
• Имя образа должно совпадать со значением на рабочем листе
• Трудно поделиться книгой с другими, кто этого не делает иметь доступ к папке изображений

Заключение

Есть много способов изменить изображение на основе значения ячейки.В этом посте был представлен только один вариант VBA, но есть много других возможных решений.

Какой метод следует использовать? Это действительно зависит от ваших обстоятельств. Мой совет — изучить их все и применить то, что, по вашему мнению, лучше всего работает в каждом сценарии.

---


Получите нашу БЕСПЛАТНУЮ электронную книгу VBA с 30 наиболее полезными макросами Excel VBA.
Автоматизируйте Excel, чтобы сэкономить время и перестать выполнять ту работу, которую могла бы выполнять обученная обезьяна.

Вводя свой адрес электронной почты, вы соглашаетесь получать электронные письма от Excel Off The Grid.Мы будем уважать вашу конфиденциальность, и вы можете отказаться от подписки в любое время.

---

Не забывайте:

Если вы нашли этот пост полезным или у вас есть лучший подход, оставьте комментарий ниже.

Вам нужна помощь в адаптации этого к вашим потребностям?

Я предполагаю, что примеры в этом посте не совсем соответствуют вашей ситуации. Все мы используем Excel по-разному, поэтому невозможно написать сообщение, которое удовлетворит потребности всех. Потратив время на то, чтобы понять методы и принципы, описанные в этом посте (и в других местах на этом сайте), вы сможете адаптировать их к своим потребностям.

Но, если вы все еще боретесь, вам следует:

1. Прочитать другие блоги или посмотреть видео на YouTube на ту же тему. Вы получите гораздо больше пользы, открыв свои собственные решения.
2. Спросите «Excel Ninja» в своем офисе. Удивительно то, что знают другие люди.
3. Задайте вопрос на форуме, например в Mr Excel, или в сообществе ответов Microsoft. Помните, что люди на этих форумах обычно проводят свое время бесплатно. Так что постарайтесь сформулировать свой вопрос, сделайте его ясным и кратким.Составьте список всего, что вы пробовали, и предоставьте снимки экрана, фрагменты кода и примеры рабочих книг.
4. Воспользуйтесь Excel Rescue, моим партнером-консультантом. Они помогают, предлагая решения небольших проблем с Excel.

Что дальше?
Не уходите, об Excel Off The Grid можно узнать еще много. Ознакомьтесь с последними сообщениями:

Алгоритм на основе глубокого обучения для двумерной сегментации клеток на микроскопических изображениях | BMC Bioinformatics

Мы представляем алгоритм одноканальной сегментации клеток, который использует маркер цитоплазмы, который обычно показывает гипоинтенсивные ядерные области и гиперинтенсивные клеточные области.Наш метод не полагается на ядра клеток или мембранные маркеры для сегментации клеток. Алгоритм требует автономного шага для обучения модели глубокой сети (шаг 0) предсказанию клеток и ядер на основе изображений одного канала. Учитывая невидимое изображение, которое нужно сегментировать, алгоритм выполняется в 3 этапа, как показано на рис. 2: Шаг 1) Прогнозирование ядер и цитоплазмы на основе глубокого обучения, Шаг 2) Обнаружение зародышей ядер и Шаг 3) Сегментация клеток на основе семян. Подробная информация о каждом шаге представлена ​​ниже.

Рис. 2

Обзор алгоритма двухмерной сегментации ячеек. Помеченные изображения используются в качестве обучающего набора для глубокого обучения. Невидимые изображения проходят через механизм вывода, чтобы создать карты вероятностей для ядерных семян и цитоплазмы. Для прогнозирования ядерных семян и сегментации клеток требуется несколько шагов.

Предварительная обработка изображения

В качестве этапов предварительной обработки перед обучением и выводом мы исправили неравномерное освещение, подавив фон изображения с помощью фильтрации в форме цилиндра с размером ядра 200×200 пикселей.Кроме того, чтобы учесть различия в увеличении изображения (и, следовательно, в размере пикселя), изображения подвергаются понижающей дискретизации, чтобы получить (приблизительно) 10-кратное увеличение (например, размер пикселя = 0,65 мкм м x0,65 мкм м ).

Шаг 0) Обучите прогнозирующую модель глубокого обучения

Наша структура глубокого обучения использовала библиотеку MXNet [26] и архитектуру, подобную UNet [27], для вычисления прогнозов на уровне пикселей для нескольких классов. В частности, наша модель обучается с использованием фрагментов изображения размером 160×160 пикселей для прогнозирования трех разных меток: ядер, цитоплазмы и фона.Каждая метка имеет свои собственные преобладающие характеристики (см. Примеры на рис. 1). Например, ядра имеют сигнал низкой интенсивности по сравнению с телом клетки. Часто диапазон интенсивности ядра близок к диапазону интенсивности фона изображения. С другой стороны, текстуры более яркого тела клетки, то есть цитоплазмы, варьируются от одного изображения к другому в зависимости от используемого маркера и его концентрации. Из патча входного изображения на пути сжатия применяется серия из 5 этапов свертки и объединения, как показано в таблице 1.Размер ядра свертки составляет 3×3, а количество фильтров для 5 слоев — 32, 64, 128, 128 и 256. Таким образом, самый нижний слой получается с изображениями 5×5. Мы обнаружили, что эта последовательность фильтров стабильна и дает хорошие результаты. Кроме того, это менее затратно с точки зрения вычислений, чем использование последовательности с 1024 фильтрами в конце сужающегося пути. За сокращающимся путем следует расширяющийся путь, который включает в себя ряд слоев деконволюции (т. Е. Транспонированная свертка). Кроме того, мы добавили в нашу архитектуру три уровня регуляризации отсева, чтобы уменьшить чрезмерную подгонку модели к обучающим данным.Обратите внимание, что наша архитектура асимметрична, с небольшими различиями в количестве фильтров и этапов свертки между сокращающимися и расширяющимися путями, как можно увидеть в таблице 1. Нашей мотивацией к выбору такой архитектуры была оптимизация сети для лучшего решения нашей проблемы.

Таблица 1 Используемая архитектура U-net

Чтобы установить количество эпох, мы провели несколько экспериментов, в которых наша модель итеративно обучалась для 30–50 эпох. Затем мы обнаружили, что использования 30 эпох достаточно для сходимости нашей модели.В каждую эпоху цель состоит в том, чтобы оценить веса сети, чтобы минимизировать функцию потерь. Более конкретно, пусть l _n ∈ {0,1}, l _c ∈ {0,1} и l _b ∈ {0,1} соответственно обозначают ядра, цитоплазма и фоновые метки в наборе обучающих данных, и пусть p _n ∈ [0,1], p _c ∈ [0,1] и p _b ∈ [0,1] — предсказания архитектуры глубокого обучения для ядер, цитоплазмы и фона соответственно.Затем функция потерь определяется как среднеквадратичное отклонение (RSMD) прогноза и метки. Кроме того, он включает ограничение для отношений между различными ярлыками следующим образом:

$$ \ begin {array} {* {20} l} f (x) = & w_ {n} * RMSD (p_ {n} , l_ {n}) + w_ {c} * RMSD (p_ {c}, l_ {c}) + \\ & w_ {b} * RMSD (p_ {b}, l_ {b}) + w * RMSD (l_ {n} + l_ {c} + l_ {b}, 1) \ end {array} $$

(1)

, где w _n , w _c , w _b и w представляют собой веса, связанные с ядрами, цитоплазмой и фоном.В наших тестах веса были равны единице. Обучающие входные изображения были разделены на перекрывающиеся участки размером 176×176 пикселей с перекрытием по 16 пикселей с каждой стороны. Поэтому только внутренние 160×160 пикселей уникальны для каждого патча и использовались для обучения нашей модели. Обучающие данные дополняются поворотом исходных участков на 90 градусов. Другие параметры включали размер пакета, который был установлен на 32 для достижения хорошей точности при сохранении эффективного использования памяти, и скорость обучения, которая была инициирована на 0.001.

Шаг 1) вывод глубокого обучения

После предварительной обработки изображения невидимые изображения разделяются на участки размером 176×176, которые используются для создания карты вероятности с диапазоном [0,1] для ядра, цитоплазмы и фона. После завершения предсказания предсказанные фрагменты сшиваются вместе для построения предсказания полного изображения. На рисунке 3b показан пример карты предсказания ядер (желто-красный) и клеток (сине-голубой).

Рис. 3

Пошаговый результат прогнозирования и сегментации. a Входное изображение. b Ядра (желто-красные) и клетки (сине-голубые) карта прогноза. c Сегментированные ядра (семена), d Сегментированные клетки

Этап 2) обнаружение зародыша ядер

Карта предсказания ядер показывает большие вероятности в местах расположения ядер внутри клеток. Тем не менее, эти ядра должны быть индивидуально сегментированы, поскольку они будут служить семенами для сегментации целых клеток. В изображениях с разреженными ячейками простой порог изображения равен 0.5 может быть достаточно для извлечения ядерной маски и идентификации независимых ядер. Однако этот подход чувствителен к ложным срабатываниям и может привести к большим связанным компонентам, касающимся ядер соседних клеток.

Поэтому мы предлагаем этап обнаружения зародышей ядер, который извлекает и сегментирует отдельные зародыши на изображении. Учитывая карту предсказания ядер, многоуровневый лапласиан гауссовского (LoG) детектора блобов [28] применяется для улучшения областей, содержащих ядра, подобные шарикам, в различных масштабах.Детектор blob LoG учитывает ожидаемую морфологию, а также профиль интенсивности ядра. Обоснование применения LoG в нескольких масштабах заключается в обнаружении ядер с разными размерами. Затем мы извлекли двоичную ядерную маску, что достигается с помощью автоматизированного многоуровневого определения порогового значения Otsu [29]. Во-первых, выбранный порог зависел от используемого параметра чувствительности. В наших экспериментах мы установили чувствительность на 60, которая была преобразована в использование третьего порога (из пяти) в качестве конечного порога для определения фона изображения, гипоинтенсивных ядер (капли) и гиперинтенсивных ядер (капли).Затем мы объединяем все обнаруженные ядра для создания двоичного изображения.

Бинарная маска отделяет ядра от фона. Однако соприкасающиеся ядра могут в конечном итоге сформировать большие связанные компоненты. Использование этих компонентов, связанных с несколькими ядрами, в качестве семян для сегментации клеток приведет к слиянию соседних клеток. Следовательно, последний заключительный шаг сегментации ядер очерчивает отдельные ядра с использованием подхода водораздела на основе формы. Этот шаг начинается с вычисления обратного преобразования расстояния бинарной ядерной маски, так что значение в каждом пикселе равно его евклидову расстоянию от фона.Затем к преобразованию расстояния применяется расширенное преобразование h-минимумов [30]. Это начинается с применения преобразования H-минимумов на уровне h для подавления всех региональных минимумов в изображении, глубина которого меньше значения h . Затем он извлекает региональные минимумы полученного изображения. Параметр h устанавливается пользователем, и его значение по умолчанию — 3 μ m . На последнем шаге к обратному преобразованию расстояния применяется преобразование водораздела с затравками и в качестве начальных значений используются региональные минимумы, извлеченные на предыдущем шаге.На рис. 3c показан пример сегментации ядерных зародышей для входного изображения на панели (а) и карты прогнозирования ядер на панели (b).

Этап 3) сегментация клеток

Сегментация клеток достигается в несколько этапов (рис. 2) и использует в качестве входных данных изображение маркера клетки и прогнозную карту цитоплазмы, полученную на этапе глубокого обучения. Карта прогноза цитоплазмы (тепловая карта Cyan-Blue на рис. 3b) была недостаточна для сегментации клеток, особенно при попытке разделить соприкасающиеся клетки.Чтобы гарантировать надежность нашего подхода, мы использовали сегментированные ядра (см. Желто-красную тепловую карту на рис. 3b) в качестве основы для сегментации клеток.

Затем мы объединили преобразованную версию изображения интенсивности с картами вероятности ячеек для улучшения ячеек путем простого умножения двух изображений. Преобразование изображения интенсивности состоит из применения фильтра Гаусса (для простого шумоподавления) с последующим масштабированием интенсивности и последующим преобразованием в логическое пространство. Затем мы определяем фон на основе трехуровневого порогового значения Otsu.На этом этапе используется количество обнаруженных ядер и ожидаемая площадь клетки для вычисления общей ожидаемой площади клетки. Более конкретно, оптимальный порог Оцу выбирается равным трем пороговым значениям или между ними, так что в результате получается область, которая, по оценке, является наиболее близкой к ожидаемой области.

Идентифицированная фоновая метка вместе с сегментированными ядрами используется при сегментации засеянного водораздела изображения клеточного маркера. Такой подход позволяет идентифицировать и разделять клетки.Для каждого ядра подход идентифицирует соответствующую клетку. Подход устойчив к широкому спектру пятен, типов клеток, лекарств и увеличений изображений.

Оценка результатов классификации

10-кратная перекрестная проверка была выполнена для оценки рабочей кривой приемника (ROC), площади под кривой (AUC) и точности (ACC) ядер и прогнозов клеток. Перекрестная проверка была проведена с использованием 108 независимых изображений (наборы данных 1–5 в таблице 2).При каждой перекрестной проверке изображения были разделены на три неперекрывающихся набора изображений: обучающий набор (80%), проверочный набор (10%) и тестовый набор (10%).

Таблица 2 Сводка наборов данных, используемых для обучения и тестирования платформы глубокого обучения

Для каждой кратности мы оцениваем ACC, чтобы показать значения среднего и стандартного отклонения при оценке клеток или ядер. Обратите внимание, что AUC и ACC вычисляются на бинарных масках, предполагая, что все ядра представляют собой одну метку и, соответственно, вся цитоплазма представляет собой другую метку.Чтобы получить AUC, мы установили пороговые значения для карт прогнозирования, полученных на каждом этапе тестирования с глубоким обучением (без постобработки), используя пороговые значения в диапазоне от 0 до 1, которые охватывают весь диапазон прогнозируемых значений. Установление пороговых значений позволяет нам получать значения чувствительности и специфичности на каждом уровне, что позволяет построить кривые AUC. Значения ACC вычисляются с использованием порогового значения 0,50, которое аналогично применялось к картам прогнозов, полученным в результате тестирования глубокого обучения.

Показатель сходства сегментации

Мы оцениваем качество автоматизированной сегментации, сравнивая его с базовой или эталонной сегментацией. Для изображений с одним или несколькими сегментированными объектами простые бинарные метрики сходства, например Коэффициент перекрытия кубиков может быть достаточным для оценки качества сегментации. Однако простых бинарных мер недостаточно для сегментации ячеек, учитывая большое количество сегментированных ячеек (например, сотни). Поэтому мы ввели здесь метрику сходства сегментации ячеек и используем ее для сравнения наших результатов сегментации с достоверными данными.

Пусть I _R будет эталонным изображением сегментации, а I _T будет автоматически целевым изображением сегментации. Пусть набор меток в эталонной и целевой сегментации определяется как R = { r ₁ , r ₂ , …, r _N } и T = { т ₁ , т ₂ , …, т _M } соответственно.{R} \ right |} {N + M} \ right) $$

(2)

, где 0≤ k ≤1,0 — весовой коэффициент и | | представляет мощность множества. В данной работе мы эмпирически положили k = 0,6. В приведенном выше уравнении первый член вычисляет среднее максимальное перекрытие между каждой меткой в ​​эталонной сегментации r _i ∈ R с соответствующими метками (если есть) в целевой сегментации \ (\ phantom {\ точка {i} \!} T ^ {r_ {i}} \ in T \), а второй член вычисляет отношение истинно положительных меток ко всем меткам.

Схема эксперимента

Чтобы оценить эффективность нашего подхода, мы использовали набор данных, содержащий изображения пяти клеточных анализов в 96-луночных микропланшетах (для простоты будем называть их планшетами), полученные с использованием систем GE IN Cell Analyzer. Мы использовали разные типы клеточных линий, включая Hela, фибробласты, HEPG2 и U2OS. Кроме того, мы использовали разные типы маркеров. Например, eGFP, связанный с конструкцией тандемного домена FYVE, использовали в двух из планшетов (первом и пятом).В этих планшетах к клеткам добавляли соединения для истощения внутриклеточных уровней PI (3) P, что вызывало перераспределение сигнала eGFP от точечных эндосом к более диффузной цитозольной локализации. В двух других планшетах (второй и четвертой) мы использовали MitoTracker Red (Thermo Fisher), который окрашивает митохондрии в живых клетках, и его накопление зависит от потенциала клеточной мембраны. В последней (третьей) чашке использованный маркер представлял собой запатентованный реагент-краситель из набора GE Cytiva Cell Health, который локализуется в митохондриях.

Различные пластины были отсканированы при разном увеличении, включая 10x (размер пикселя: 0,65 μ м x 0,65 μ m ) и 20x (размер пикселя: 0,325 μ m x 0,325 μ м ). Независимо от увеличения размер каждого изображения составляет 2048×2048 пикселей. Кроме того, различные флуоресцентные маркеры использовались для идентификации тела клетки или цитоплазмы (рис. 1). Только небольшая часть лунок в каждом планшете (например,грамм. одна или две строки) использовались в наших экспериментах, всего 123 изображения. В таблице 2 перечислены наборы данных, которые использовались в различных экспериментах для обучения или тестирования нашего алгоритма.

Абсолютная достоверность

Набор достоверных сегментов необходим для обучения нашей модели глубокого обучения, а также для оценки качества наших результатов сегментации. В идеале такую ​​сегментацию достоверной информации должен создать эксперт-человек. Однако это трудоемкий процесс, тем более что каждое изображение может содержать несколько сотен ячеек.Чтобы преодолеть это ограничение, мы обучили наш алгоритм, используя автоматические сегменты, полученные при использовании двухканального метода, который использует как ядерные, так и клеточные маркерные каналы. Мы называем эти сегменты 2-канальной автоматизированной (неоптимальной) сегментацией ячеек. В частности, мы сначала обнаружили ядра на основе ядерного (например, DAPI) канала, используя алгоритм, описанный на шаге 2, и использовали эти ядра в качестве затравки на шаге 3 для сегментации клеток в канале маркера клеток. Параметры сегментации были оптимизированы итеративно, а результаты проанализированы экспертами для получения отзывов и подтверждения качества сегментации.

В дополнение к автоматически сгенерированным наземным сегментациям, небольшой набор из 10 изображений был полуавтоматически сегментирован экспертом и использован в одном из наших экспериментов для проверки наших результатов автоматической сегментации, как будет объяснено позже (мы будем ссылаться на них как наземные сегменты истины). Эксперт-биолог использовал Cell Profiler [31] для создания начальной субоптимальной сегментации и дальнейшего уточнения и редактирования результатов сегментации путем разделения, слияния, добавления и удаления клеток.

Новый метод микроскопии демонстрирует трехмерную ультраструктуру клеток в новых деталях

Сводка

Этот метод сочетает в себе лучшее из флуоресценции сверхвысокого разрешения и электронной микроскопии, чтобы показать, как белки связаны с тонкой структурой клеток.

Внутри клетки везикулы с щупальцами доставляют груз для сортировки. Соседние нейроны цепляются друг за друга через веб-интерфейс. ДНК перестраивается в ядре, когда стволовые клетки дифференцируются в нейроны.И новая техника микроскопии показывает все это в мельчайших деталях.

Метод, называемый крио-SR / EM, объединяет изображения, полученные с помощью электронных микроскопов и световых микроскопов сверхвысокого разрешения, в результате чего получаются блестящие, четкие и подробные изображения внутренней части клеток — в 3-D.

В течение многих лет ученые исследовали микроскопический мир внутри клеток, разрабатывая новые инструменты для наблюдения за этими основными единицами жизни. Но каждый инструмент имеет компромисс. Световая микроскопия позволяет легко идентифицировать определенные клеточные структуры, помечая их легко различимыми флуоресцентными молекулами.С развитием флуоресцентной микроскопии сверхвысокого разрешения (SR) эти структуры можно рассматривать с еще большей четкостью. Но флуоресценция может выявить только некоторые из более чем 10 000 белков в клетке в данный момент времени, что затрудняет понимание того, как эти немногие связаны со всем остальным. С другой стороны, электронная микроскопия (ЭМ) выявляет все клеточные структуры на изображениях с высоким разрешением — но выделить одну особенность из всех остальных только с помощью ЭМ может быть сложно, потому что пространство внутри клеток очень переполнено.

Сочетание этих двух методов дает ученым четкое представление о том, как конкретные клеточные особенности связаны с их окружением, говорит Харальд Хесс, старший руководитель группы исследовательского кампуса Janelia при Медицинском институте Говарда Хьюза. «Это очень мощный метод».

Джанелия Научный сотрудник Дэвид Хоффман и старший научный сотрудник Глеб Штенгель возглавили проект под руководством Гесса и старшего научного сотрудника Джанелии Эрика Бетцига, исследователя HHMI в Калифорнийском университете в Беркли.Работа описана 16 января 2020 года в журнале Science .

Сначала ученые замораживают клетки под высоким давлением. Это быстро останавливает активность клеток и предотвращает образование кристаллов льда, которые могут повредить клетки и разрушить отображаемые структуры. Затем исследователи помещают образцы в криогенную камеру, где они получают трехмерное изображение с помощью флуоресцентной микроскопии сверхвысокого разрешения при температурах ниже десяти градусов выше абсолютного нуля. Затем они удаляются, заливаются смолой и отображаются в мощном электронном микроскопе, разработанном лабораторией Гесса.Этот телескоп направляет пучок ионов на поверхность клеток, постепенно размалывая их, делая снимки каждого вновь экспонированного слоя. Затем компьютерная программа объединяет изображения в трехмерную реконструкцию.

Наконец, исследователи накладывают данные трехмерного изображения с обоих микроскопов. Результат: потрясающие изображения, которые с поразительной ясностью раскрывают внутренние детали клеток.

Ниже несколько примеров этого изображения иллюстрируют, как ученые используют эту технику. «Уже есть большой интерес, — говорит Хесс.«Предстоит провести еще очень много экспериментов — целый мир клеток, который нужно изучить».

Ядро нейрона выглядит совершенно иначе до (слева) и после (справа), когда клетка начинает принимать на себя свою последнюю взрослую роль. По мере созревания клетки ДНК переупаковывается в ядре, чтобы включить новый набор генов. Эти изменения отражаются в различных образцах серых пятен и цветной флуоресценции внутри двух клеток. «Этот метод позволил получить удивительно подробный снимок состояния ядра до и после дифференциации», — говорит Дэвид Солецки из St.Джудская детская исследовательская больница, которая участвовала в проекте. Кредит: Д. Хоффман и др. / Science 2020

Развивающиеся нейроны слипаются. Это видео показывает, как именно эти клетки прикрепляются друг к другу, показывая связи, похожие на швейцарский сыр, которые помогают молодым нейронам правильно мигрировать к их конечным пунктам назначения в нервной системе. Фиолетовые и зеленые флуоресцентные изображения адгезионных белков в этих связях со сверхвысоким разрешением коррелируют с изображениями, полученными с помощью электронной микроскопии, детально демонстрирующими структуру мембраны.Кредит: Д. Хоффман и др. / Science 2020

Клетки заполнены небольшими пузырьками — мембранными мешочками, которые помогают клеткам накапливать белки, расщеплять клеточный мусор и переносить грузы. Эти многочисленные разновидности везикул неотличимы друг от друга только под электронным микроскопом. Но с крио-SR / EM их отличительные особенности становятся ясными. Этот клип увеличивает эндосомы, которые перемещают груз в разные области внутри клетки. Предоставлено: Д.Хоффман и др. / Science 2020

Смотреть галерею полного изображения »

Исследователи из-за пределов Джанелии могут получить доступ к технике через Центр расширенной визуализации Джанелии.

###

Цитирование

Дэвид П. Хоффман, Глеб Штенгель, К. Шан Сюй, Кирби Р. Кэмпбелл, Мелани Фриман, Лей Ван, Дэниел Э. Милки, Х. Амалия Пазолли, Нирмала Айер, Джон А.