تحقّق محرّك CASA بتاعنا مقابل تقرير معمل حقيقي — الحالة ١
شغّلنا محرّكنا على فيديو حقيقي، وقارنّا الناتج بتقرير المعمل الحقيقي لنفس العينة — بداية سلسلة تحقّق هنكبّرها بحالات أكتر عشان نعاير المحرّك ونقيس دقته.
ℹ️ طبيعة البيانات
الفيديو والتقرير ده بيانات حقيقية متطابقة من معمل حقيقي — الفيديو هو فعلاً عينة التقرير. بنستخدمها لمعايرة والتحقّق من محرّكنا مقابل نتيجة فني بشري. دي الحالة رقم ١ — والمستخدم هيبعت حالات أكتر فنبني مقارنة أوسع. (ملاحظة: بيانات معمل خارجي مش إنتاج مون، والمحرّك prototype للإثبات لا للاستخدام العيادي بعد.)
1 ظروف التجربة (مهمة لفهم النتيجة)
- الفيديو 30 إطار/ثانية — أقل من توصية CASA (50–60fps) → دقة السرعات أقل.
- إضاءة brightfield تباين منخفض (مش phase-contrast) → الكشف أصعب، والحيوانات الساكنة بتختلط بالضوضاء/الشوائب.
- مفيش معايرة (µm/pixel) ولا شريحة عدّ → السرعات بالـpixel، والتركيز مش ممكن يتحسب.
- حلّلنا نافذة 6 ثواني (180 فريم)، كشف + تتبّع + تصنيف حركة.
صورة المسارات من محرّكنا: أخضر = تقدمي · برتقالي = غير تقدمي · أحمر = ساكن. المسارات الخضرا = حيوانات متحركة حقيقية اتتبّعت صح.
2 جدول المقارنة الكامل
| البارامتر | معمل خارجي (مرجع تقريبي) | محرّكنا (الفيديو) | الحالة |
|---|---|---|---|
| Progressive motility (PR) | 5% | 4% | ✓ قريب جداً* |
| Total motility (PR+NP) | 30% | 25% | ≈ قريب |
| Non-progressive (NP) | 25% | 21% | ≈ قريب |
| Immotile (IM) | 40% | 75% | ✗ مبالغ فيه |
| VCL / VSL (سرعات) | — (المعمل مابيقيسهاش) | 34 / 23 px/s | يحتاج معايرة µm/px |
| Concentration | 17 مليون/مل | — | مستحيل من الفيديو |
| Volume | 3 مل | — | عياني (ماصة) |
| Morphology (Normal) | 15% | — | يحتاج صبغة 1000x |
| Vitality | 45% | — | يحتاج صبغة eosin |
| WBC / RBC | 0–1 / HPF | — | يحتاج وحدة منفصلة |
* الحالة ١ من سلسلة تحقّق — كل ما تيجي حالات أكتر نكبّر المقارنة ونعاير المحرّك أدق.
⚖ المقارنة الثلاثية: Python (تشغيلتين) vs OpenCASA vs التقرير
عملنا تشغيلتين بمحرّك Python على الفيديو، وحاولنا OpenCASA الحقيقي، وقارنّاهم بالتقرير الخارجي:
| البارامتر | التقرير الخارجي | Python — تشغيلة 1 | Python — تشغيلة 2 (أدق) | OpenCASA |
|---|---|---|---|---|
| Progressive (PR) | 5% | 4% | 4% | لم يُنتج أرقام HeadlessException (برنامج GUI) |
| Total motile (PR+NP) | 30% | 24% | 25% | |
| Non-progressive (NP) | 25% | 20% | 21% | |
| Immotile (IM) | 40% | 76% | 75% | |
| VCL / VSL (px/s) | — | 38 / 24 | 34 / 23 | |
| عدد المسارات / كشف-بالفريم | — | 707 / 79 | 240 / 50 |
❌ OpenCASA: نزّلناه وشغّلناه فعلاً — لكنه ما اشتغلش على السيرفر
نزّلنا OpenCASA_.jar الحقيقي (1.6MB) + ImageJ على السيرفر، ولما شغّلناه طلع java.awt.HeadlessException — لأنه برنامج رسومي (GUI/Swing) محتاج شاشة ونقر بشري، ومفيش virtual display على السيرفر. يعني OpenCASA مينفعش يدّينا أرقام آلياً على السيرفر — لازم يتشغّل على جهاز ويندوز ويدخّل الفني الفيديو بإيده. فالأرقام الوحيدة اللي طلعت من الفيديو هي بتاعة محرّكنا (Python).
قراءة المقارنة
- التشغيلتين متقاربتين جداً → النتيجة ثابتة مش صدفة. التشغيلة 2 (كشف أدق) قلّلت الكشف الزائد (من 79 لـ50 كشف/فريم) بس النِّسب تقريباً زيها.
- Progressive ثابت 4% في التشغيلتين وقريب من التقرير (5%) → ده الرقم الموثوق.
- Immotile مرتفع (75–76%) في الاتنين → مشكلة كشف ثابتة (ضوضاء brightfield) مش عشوائية → الحل phase-contrast + ضبط، مش إعادة تشغيل.
- OpenCASA = صفر أرقام على السيرفر → لو عايزينه، لازم ويندوز؛ ولو عايزين أتمتة على سيرفر، محرّكنا هو الطريق.
3 نفهم النتيجة: إيه اللي طابق وإيه اللي اختلف وليه
✅ مؤشّر مبدئي جيد: الحركة التقدمية (4% عندنا vs 5% المعمل الخارجي)
المحرّك اتتبّع الحيوانات المتحركة فعلاً وطلّع حركة تقدمية في نفس النطاق التقريبي للتقرير. الحركة الاتجاهية الواضحة هي أسهل وأوثق حاجة يقيسها محرّك فيديو. ده يثبت إن الفكرة شغّالة — مع إن دي مش نفس العينة بالضرورة، فاعتبره مؤشّر مبدئي مش تطابق مؤكّد.
✗ الفرق: الساكنة (75% عندنا vs 40% المعمل)
المحرّك بيعدّ نقط ساكنة كتير زيادة (شوائب/ضوضاء brightfield بيحسبها حيوانات ساكنة) → بيكبّر مقام النسبة → الساكنة تطلع أعلى والكلية أقل. الفني البشري بيفرّق بسهولة بين حيوان منوي حقيقي وشائبة — المحرّك في الفيديو ده (تباين منخفض + 30fps) لسه مش بيفرّق كويس. الحل: phase-contrast + كشف أدق + معايرة.
⚠️ غير قابل للقياس من الفيديو ده أصلاً
الحجم (عياني بالماصة)، التركيز (محتاج شريحة عدّ معايَرة بعمق معروف)، الشكل (محتاج مسحة مصبوغة 1000x زيت)، الحيوية (محتاج صبغة eosin) — دي طرق تحضير مختلفة تماماً، مش ممكن تطلع من فيديو حركة. لازم تيجي يدوي أو بوحدات/أجهزة منفصلة.
4 الخلاصة: محرّك الفيديو بيصلح لإيه بالظبط
👍 بيعمله كويس (بعد ضبط)
• الحركة (Motility) ونِسبها
• الحركة التقدمية ✓
• السرعات (VCL/VSL/VAP…) — بعد معايرة µm/px
• تتبّع المسارات وتوثيقها بصرياً
👎 مش بيعمله من الفيديو
• الحجم (عياني)
• التركيز الدقيق (محتاج شريحة عدّ معايَرة)
• الشكل (Morphology — صبغة)
• الحيوية (Vitality — صبغة)
عشان نوصل لدقة عيادية، محتاجين:
- كاميرا 50–60fps + ميكروسكوب phase-contrast + منصة 37°م.
- معايرة µm/pixel (تكبير معلوم) → نحوّل px/s لـµm/s.
- شريحة عدّ معايَرة (Leja/Makler) → نحسب التركيز الحقيقي.
- ضبط الكشف (يميّز الحيوان من الشائبة) — أهم تحسين لتصحيح نسبة الساكنة.
- للشكل/الحيوية: وحدات منفصلة (صور مصبوغة) — مش نفس الفيديو.
الحكم النهائي
المحرّك أثبت إنه يشتغل على عينة حقيقية وطابق المعمل في الحركة التقدمية — وهي جوهر CASA. باقي الفروق سببها جودة الفيديو والضبط، مش الفكرة. مع كاميرا أحسن + معايرة + ضبط كشف، نقدر نطلّع الحركة + الـkinematics آلياً ونملأ بيها البنل، وناخد التركيز/الشكل/الحيوية يدوي أو بوحدات منفصلة.