130 Zeilen Python-Code zur Vervollständigung der Nukleinsäurestatistik, wodurch eine Stunde manueller Arbeit in zwei Minuten erledigt werden kann!

In dieser Zeit hat die Entwicklung der Epidemie im ganzen Land die Herzen der Menschen getroffen. Um bei der Epidemieprävention und -kontrolle besser zusammenzuarbeiten, hat die Fudan-Universität seit Anfang März ein regelmäßiges Nukleinsäure-Screening eingeführt.

Bei diesem Job müssen Berater die Screenshots der „Health Cloud“-Nukleinsäure-Fertigstellung der Schüler nacheinander überprüfen, um sicherzustellen, dass „niemand übersehen“ wird. Es klingt einfach, ist aber schwierig umzusetzen. Angesichts Dutzender oder sogar Hunderter sich stark wiederholender Screenshots ist die manuelle Überprüfung oft zeitaufwändig und arbeitsintensiv, und es können versehentlich Fehler gemacht werden.

Um dieses Problem zu lösen, schrieb Li Xiaokang, ein Doktorand an der School of Information Science and Engineering, 130 Zeilen Code und entwickelte schnell ein kleines Programm.

Dieses kleine Programm hat die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Nukleinsäureüberprüfung erheblich verbessert, sodass mehrere Personen mehr als eine Stunde lang für die Überprüfung von 800 Screenshots benötigt wurden. Jetzt dauert es nur noch 2 Minuten, bis die Ergebnisse vorliegen.

Quelle: Weibo-Screenshot

Anschließend wurden Li Xiaokangs Taten zu einem heißen Thema, und auch die People’s Daily lobte ihn: „Wissen ist Macht!“

Plötzlich hatte ich einen Geistesblitz und tat es einfach.

Laut der offiziellen Einführung der Fudan-Universität ist Li Xiaokang Doktorand an der School of Information Science and Engineering mit Schwerpunkt Biomedizintechnik und seine Forschungsrichtung liegt in der medizinischen Bildgebung und künstlichen Intelligenz. In seinem wissenschaftlichen Forschungsalltag ist er oft mit vielen Bildverarbeitungsmethoden konfrontiert.

Darüber hinaus ist Li Xiaokang auch der Betreuer der Informationsklasse 1 der Hochschule 2019. Nachdem die Schule in eine quasi geschlossene Leitung übergegangen war, war er auch als Freiwilliger tätig.

Li Xiaokang arbeitet als Freiwilliger (Quelle: offizieller Bericht der Fudan-Universität)

Angesichts der täglichen mühsamen Anti-Epidemie-Arbeit kam Li Xiaokang dank seiner langjährigen wissenschaftlichen Forschungsgewohnheiten und seiner Code-Sensibilität auf die Idee Idee, einen Code zu schreiben Die Idee eines Programms zur automatischen Überprüfung von Screenshots der Nukleinsäurevervollständigung.

Chat zwischen Li Xiaokang und seinen akademischen und technischen Kollegen (Quelle: Offizieller Account der Fudan-Universität)

Am Abend des 15. März verbrachte Li Xiaokang mehr als eine Stunde damit, den ersten Code zu erhalten. Sobald das Programm geschrieben war, überprüfte er die Nukleinsäure-Screenshot-Daten seiner Klasse und stellte fest, dass die Genauigkeit sehr hoch war, und entdeckte sogar Probleme, die bei der vorherigen manuellen Überprüfung nicht entdeckt worden waren.

Gleichzeitig ist die Laufzeit des Programms auch sehr kurz. Die Verarbeitung von mehr als 80 Bildern dauert nur mehr als 20 Sekunden, was die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Überprüfung erheblich verbessert und die Arbeitsbelastung des zuständigen Personals verringert.

Das Prinzip der Programmumsetzung ist nicht kompliziert

Wie wird ein so effizientes Programm umgesetzt? Apropos Prinzip: Li Xiaokang meint, es sei nicht kompliziert.

Er dachte zuerst an die OCR-Technologie (Optical Character Recognition), die Text in Bildern identifizieren und in Textinformationen umwandeln kann.

Da nicht alle Informationen im Bild nützlich sind, hat Li Xiaokang über reguläre Ausdrücke in Python nachgedacht, die die gewünschten Informationen aus dem per OCR erkannten Text herausfiltern können.

Der eigentliche laufende Prozess des Programms (Quelle: Offizieller Bericht der Fudan-Universität)

Basierend auf der Idee der OCR-Texterkennung + Filterung regulärer Ausdrücke realisiert das von Li Xiaokang entwickelte Programm die erforderlichen Informationen aus den erkannten Text herausfiltern. Nachdem Sie die relevanten Informationen jedes Screenshots bestätigt haben, geben Sie alle Ergebnisse in eine Excel-Datei aus, um die manuelle Bestätigung zu erleichtern.

Excel-Dateiausgabe durch das Programm (Quelle: Offizieller Account der Fudan-Universität)

Wenden Sie das Gelernte an und bekämpfen Sie aktiv die Epidemie

Als Li Xiaokang über die ursprüngliche Absicht der Entwicklung des Programms sprach, sagte er, dass er es einfach wollte Reduzieren Sie die Arbeit von sich selbst und den Lehrern um ihn herum. Da das Programm in Python geschrieben ist und die Codekommentare vollständig sind, können diejenigen, die sich mit Python auskennen, schnell loslegen.

Um den Einsatz für Lehrer zu erleichtern, die nicht programmieren können, hat Li Xiaokang das Programm gleichzeitig so gekapselt, dass es durch einfache Eingabe einer Codezeile ausgeführt werden kann.

In den ursprünglichen Worten von Li Xiaokang: „Obwohl das Prinzip sehr einfach ist, wird jeder, der Code schreiben kann, beim ersten Mal verstehen, was vor sich geht, aber wenn Sie nicht die entsprechende Arbeit leisten, werden Sie nicht spüren, wie viel Zeit es kostet.“ „Es ist aufwändig und ich kann natürlich keine Lösung finden, um die Schwierigkeiten, die ich gelernt habe, in der praktischen Arbeit zu lösen.“ kontaktierte Li Xiaokang und entwickelt je nach Bedarf neue Miniprogramme. Es wird erwartet, dass Lehrer und Schüler in naher Zukunft keine Nukleinsäure-Screenshots mehr manuell sammeln müssen. Sie können Bilder einfach direkt über das Miniprogramm hochladen, um statistische Ergebnisse anzuzeigen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt von130 Zeilen Python-Code zur Vervollständigung der Nukleinsäurestatistik, wodurch eine Stunde manueller Arbeit in zwei Minuten erledigt werden kann!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!