130 lignes de code Python pour compléter les statistiques des acides nucléiques, résolvant une heure de travail manuel en deux minutes !

Durant cette période, l'évolution de l'épidémie à travers le pays a touché les cœurs des gens. Afin de mieux coopérer avec la prévention et le contrôle de l'épidémie, l'Université de Fudan a lancé depuis début mars un dépistage régulier des acides nucléiques.

Ce travail exige que les conseillers vérifient une par une les captures d'écran de l'acide nucléique "Health Cloud" des étudiants pour s'assurer que "personne n'est oublié". Cela semble simple mais c'est difficile à faire. Face à des dizaines, voire des centaines de captures d’écran très répétitives, la vérification manuelle prend souvent du temps et demande beaucoup de travail, et des erreurs peuvent être commises accidentellement.

Afin de résoudre ce problème, Li Xiaokang, doctorant à l'École des sciences et de l'ingénierie de l'information, a écrit 130 lignes de code et a rapidement développé un petit programme.

Ce petit programme a considérablement amélioré la vitesse et la précision de la vérification des acides nucléiques, de sorte qu'il a fallu plusieurs personnes pour vérifier 800 captures d'écran pendant plus d'une heure, mais maintenant il ne faut que 2 minutes pour obtenir les résultats.

Source : capture d'écran Weibo

Par la suite, les actes de Li Xiaokang sont devenus un sujet brûlant, et le Quotidien du Peuple l'a également félicité : « La connaissance, c'est le pouvoir ! »

J'ai soudainement eu un éclair d'inspiration et je l'ai fait.

Selon l'introduction officielle de l'Université de Fudan, Li Xiaokang est doctorant à l'École des sciences et de l'ingénierie de l'information, avec spécialisation en génie biomédical, et ses recherches portent sur l'imagerie médicale et l'intelligence artificielle. Dans sa vie quotidienne de chercheur scientifique, il est souvent exposé à de nombreuses méthodes de traitement d’images.

De plus, Li Xiaokang est également la conseillère de la classe d'information 1 2019 du collège. Après que l'école soit entrée en gestion quasi fermée, il a également servi comme bénévole.

Li Xiaokang travaille comme bénévole (Source : compte officiel de l'Université de Fudan)

Face au travail quotidien fastidieux de lutte contre l'épidémie, grâce à ses habitudes de recherche scientifique à long terme et à sa sensibilité au code, Li Xiaokang a proposé le idée d'écrire un code L'idée d'un programme permettant de vérifier automatiquement les captures d'écran de complétion des acides nucléiques.

Chat entre Li Xiaokang et ses collègues universitaires et ingénieurs (Source : compte officiel de l'Université de Fudan)

Faites-le Le soir du 15 mars, Li Xiaokang a passé plus d'une heure pour obtenir le code initial. Dès que le programme a été écrit, il a vérifié les données de capture d'écran d'acide nucléique de sa classe et a constaté que la précision était très élevée, et a même détecté des problèmes qui n'avaient pas été découverts lors de la vérification manuelle précédente.

Dans le même temps, la durée d'exécution du programme est également très courte. Il ne faut que plus de 20 secondes pour traiter plus de 80 images, ce qui améliore considérablement la précision et la rapidité de la vérification et réduit la charge de travail du personnel concerné.

Le principe de mise en œuvre du programme n'est pas compliqué

Comment un programme aussi efficace est-il mis en œuvre ? En parlant du principe, Li Xiaokang pense que ce n'est pas compliqué.

Il a d'abord pensé à la technologie OCR (Optical Character Recognition), qui peut identifier le texte dans les images et le convertir en informations textuelles.

Comme toutes les informations de l'image ne sont pas utiles, Li Xiaokang a pensé aux expressions régulières en Python, qui peuvent filtrer les informations souhaitées du texte reconnu par OCR.

Le processus d'exécution réel du programme (Source : compte officiel de l'Université de Fudan)

Basé sur l'idée de reconnaissance de texte OCR + filtrage d'expressions régulières, le programme développé par Li Xiaokang réalise les informations requises à partir du reconnu texte Filtrer. Après avoir confirmé les informations pertinentes de chaque capture d'écran, enregistrez les résultats de chacun dans un fichier Excel pour faciliter la confirmation manuelle.

Fichier Excel généré par le programme (Source : compte officiel de l'Université de Fudan)

Appliquez ce que vous avez appris et combattez activement l'épidémie

Parlant de l'intention initiale de développer le programme, Li Xiaokang a déclaré qu'il voulait juste réduire la quantité de travail de lui-même et des enseignants autour de lui. Étant donné que le programme est écrit en Python et que les commentaires du code sont complets, ceux qui savent utiliser Python peuvent démarrer rapidement.

Dans le même temps, afin de faciliter l'utilisation des enseignants qui ne savent pas programmer, Li Xiaokang a également encapsulé le programme afin qu'il puisse être exécuté en saisissant simplement une ligne de code.

Dans les mots originaux de Li Xiaokang : « Bien que le principe soit très simple, quiconque sait écrire du code comprendra ce qui se passe du premier coup, mais si vous ne faites pas le travail approprié, vous ne ressentirez pas le temps Cela demande beaucoup d'efforts et, naturellement, je n'arrive pas à trouver une solution. J'utilise simplement les connaissances que j'ai acquises pour résoudre les difficultés du travail pratique, ont révélé les responsables de l'université de Fudan. a contacté Li Xiaokang et développe de nouveaux mini-programmes en fonction des besoins. On s'attend à ce que dans un avenir proche, les enseignants et les étudiants n'aient plus besoin de collecter manuellement des captures d'écran d'acide nucléique. Ils pourront simplement télécharger des images directement via le mini-programme pour afficher les résultats statistiques.

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