17 سبتمبر 2025
تعرّف على كيفية عمل تجزئة الخلايا وكيف يحسّن الذكاء الاصطناعي للرؤية تحليل الفحص المجهري باستخدام التعلّم العميق، والمقاييس الرئيسية، ومجموعات البيانات، والاستخدامات الواقعية.
تبدأ العديد من الاختراقات في اكتشاف العقاقير أو أبحاث السرطان أو الطب الشخصي بتحدي رئيسي واحد: رؤية الخلايا بوضوح. يعتمد العلماء على صور واضحة لتتبع سلوك الخلايا وتقييم الأدوية واستكشاف علاجات جديدة.
يمكن أن تحتوي الصورة المجهرية الواحدة على آلاف الخلايا المتداخلة، مما يجعل من الصعب رؤية الحدود. يهدف تجزئة الخلية إلى حل هذه المشكلة من خلال فصل كل خلية بوضوح لإجراء تحليل دقيق.
لكن تجزئة الخلايا ليست دائماً بسيطة. يمكن أن تنتج دراسة واحدة آلاف الصور المجهرية المفصّلة، وهي كثيرة جداً بحيث لا يمكن مراجعتها يدوياً. ومع نمو مجموعات البيانات، يحتاج العلماء إلى طرق أسرع وأكثر موثوقية لفصل الخلايا ودراستها.
في الواقع، يعتمد العديد من العلماء على الرؤية الحاسوبية، وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من تفسير المعلومات البصرية وتحليلها. على سبيل المثال، يمكن تدريب نماذج مثل Ultralytics YOLO11 التي تدعم تجزئة النماذج على فصل الخلايا وحتى اكتشاف البنى تحت الخلوية. يتيح ذلك إجراء تحليل دقيق في ثوانٍ بدلاً من ساعات، مما يساعد الباحثين على توسيع نطاق دراساتهم بكفاءة.
في هذه المقالة، سنستكشف كيفية عمل تجزئة الخلايا، وكيفية تحسين الرؤية الحاسوبية لها، وأين يتم تطبيقها في العالم الحقيقي. لنبدأ!
تقليدياً، كان العلماء يقسمون الخلايا يدوياً، ويتتبعونها في صور الفحص المجهري. وقد نجح ذلك بشكل جيد في المشاريع الصغيرة ولكنه كان بطيئاً وغير متناسق وعرضة للأخطاء. ومع وجود الآلاف من الخلايا المتداخلة في صورة واحدة، سرعان ما يصبح التتبع اليدوي مرهقًا وعائقًا كبيرًا.
توفر الرؤية الحاسوبية خياراً أسرع وأكثر موثوقية. وهو فرع من الذكاء الاصطناعي مدعوم بالتعلم العميق، حيث تتعلم الآلات الأنماط من مجموعات كبيرة من الصور. في أبحاث الخلايا، هذا يعني أنه يمكنها التعرف على الخلايا الفردية وفصلها بدقة عالية.
على وجه التحديد، تدعم نماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية مثل Ultralytics YOLO11 مهام مثل اكتشاف الكائنات وتجزئة النماذج، ويمكن تدريبها على مجموعات بيانات مخصصة لتحليل الخلايا. يتيح اكتشاف الكائنات إمكانية العثور على كل خلية في الصورة وتسميتها، حتى عندما يظهر العديد منها معًا.
يذهب تجزئة المثيل إلى أبعد من ذلك من خلال رسم حدود دقيقة حول كل خلية، والتقاط أشكالها الدقيقة. يتيح دمج إمكانات الذكاء الاصطناعي المرئي هذه في خطوط أنابيب تجزئة الخلايا للباحثين أتمتة مهام سير العمل المعقدة ومعالجة صور الفحص المجهري عالية الدقة بكفاءة.
لقد تغيرت طرق التجزئة الخلوية كثيرًا على مر السنين. نجحت تقنيات تجزئة الصور المبكرة في الصور البسيطة، لكنها واجهت صعوبات مع زيادة حجم مجموعات البيانات وصعوبة تمييز الخلايا.
وللتغلب على هذه الحدود، تم تطوير مناهج أكثر تقدمًا، مما أدى إلى نماذج الرؤية الحاسوبية الحالية التي توفر السرعة والدقة وقابلية التوسع في دراسات الأحياء المجهرية والميكروسكوبية.
بعد ذلك، دعنا نستعرض كيف تطورت خوارزميات التجزئة، بدءًا من أساليب العتبة الأساسية إلى نماذج التعلُّم العميق المتطورة وخطوط الأنابيب الهجينة.
قبل التقدم في مجال الرؤية الحاسوبية، كان تجزئة الخلايا يعتمد على تقنيات معالجة الصور التقليدية. اعتمدت هذه الأساليب على قواعد وعمليات محددة يدويًا، مثل اكتشاف الحواف أو فصل المقدمة عن الخلفية أو تنعيم الأشكال. على عكس نماذج الرؤية الحاسوبية، التي يمكنها تعلم الأنماط مباشرةً من البيانات، تعتمد معالجة الصور على خوارزميات ثابتة تطبق بنفس الطريقة على جميع الصور.
كانت إحدى أقدم الطرق هي تحديد العتبة، وهي طريقة تفصل الخلايا عن الخلفية من خلال مقارنة مستويات سطوع البكسل. يعمل هذا بشكل جيد عندما يكون هناك تباين قوي بين الخلايا ومحيطها.
لتحسين النتائج، يتم استخدام عمليات مورفولوجية مثل التوسيع (توسيع الأشكال) والتآكل (تقليص الأشكال) لتنعيم الحواف أو إزالة الضوضاء أو سد الفجوات الصغيرة. بالنسبة للخلايا التي تتلامس أو تتداخل، تساعد تقنية تُسمّى تجزئة مستجمعات المياه في فصلها عن طريق رسم الحدود التي تلتقي فيها الخلايا.
في حين أن هذه التقنيات تعاني من صعوبات في الحالات المعقدة مثل الخلايا المتداخلة أو الصور المشوشة، إلا أنها لا تزال مفيدة للتطبيقات الأبسط، وهي جزء مهم من تاريخ تجزئة الخلايا. ومع ذلك، فقد دفعت محدوديتها المجال نحو النماذج القائمة على التعلم العميق، والتي توفر دقة أعلى بكثير للصور الأكثر صعوبة.
مع وصول تقنيات معالجة الصور إلى حدودها القصوى، تحوّلت عملية تجزئة الخلايا نحو الأساليب القائمة على التعلّم. وعلى عكس الطرق القائمة على القواعد، تحدد نماذج التعلّم العميق الأنماط مباشرةً من البيانات، مما يجعلها أكثر قابلية للتكيف مع الخلايا المتداخلة والأشكال المتغيرة وطرائق التصوير المختلفة.
الشبكات العصبونية التلافيفية (CNNs) هي فئة من بنيات التعلم العميق المستخدمة على نطاق واسع في الرؤية الحاسوبية. تقوم هذه الشبكات بمعالجة الصور في طبقات: تكتشف الطبقات المبكرة السمات البسيطة مثل الحواف والأنسجة، بينما تلتقط الطبقات الأعمق الأشكال والبنى الأكثر تعقيداً. هذا النهج متعدد الطبقات يجعل الشبكات العصبية الشبكية العصبية فعالة في العديد من المهام البصرية، بدءاً من التعرف على الأشياء اليومية من خلال التعرف على الأنماط إلى تحليل الصور الطبية الحيوية.
تعتمد نماذج مثل YOLO11 على مبادئ التعلم العميق هذه. وهي توسع البنى القائمة على شبكة CNN بتقنيات للكشف عن الكائنات في الوقت الحقيقي وتجزئة النماذج، مما يجعل من الممكن تحديد موقع الخلايا بسرعة وتحديد حدودها.
تعمل خطوط الأنابيب الهجينة على تحسين تجزئة الخلايا من خلال الجمع بين نقاط القوة في طرق متعددة. يمكن أن تشمل هذه النماذج معالجة الصور الكلاسيكية ونماذج التعلم العميق، أو حتى نماذج مختلفة قائمة على التعلم العميق تعمل معًا.
على سبيل المثال، قد تقوم إحدى الطرق بتحسين صور الفحص المجهري أو معالجتها مسبقًا لتقليل الضوضاء وتوضيح الحدود، بينما يتم استخدام نموذج آخر لاكتشاف الخلايا وتجزئتها. من خلال تقسيم المهام بهذه الطريقة، تعمل الأساليب الهجينة على تحسين الدقة والتعامل مع الصور المعقدة بشكل أكثر فعالية وجعل الدراسات واسعة النطاق أكثر موثوقية.
هناك عامل رئيسي آخر يجب أخذه بعين الاعتبار في تجزئة الخلايا المعتمدة على الرؤية الحاسوبية وهو بيانات الصور. تعتمد نماذج الرؤية الحاسوبية بشكل كبير على مجموعات بيانات كبيرة وعالية الجودة لتعلم كيفية تحديد الخلايا وفصلها بدقة.
تتكون مجموعات البيانات هذه عادةً من صور مجهرية مقترنة بشروح توضيحية. لا يقل أهمية عن الصور الخام، تلعب التعليقات التوضيحية للبيانات أو التسميات التوضيحية دوراً حاسماً في إنشاء مجموعات بيانات فعالة، لأنها تخبر النموذج بالمعلومات الأساسية.
على سبيل المثال، إذا أردنا تدريب نموذج مثل YOLO11 على تجزئة الخلايا السرطانية من صور الفحص المجهري، فنحن بحاجة إلى أمثلة مُصنَّفة تُظهر أين تبدأ كل خلية وأين تنتهي. تعمل هذه التسميات كدليل، حيث تُعلّم النموذج كيفية التعرّف على شكل الخلية وحدودها. يمكن رسم التسميات التوضيحية يدوياً أو إنشاؤها باستخدام أدوات شبه آلية لتوفير الوقت.
يعتمد نوع التعليق التوضيحي أيضًا على المهمة. بالنسبة لاكتشاف الكائن، يتم رسم المربعات المحدودة حول كل خلية. بالنسبة للتجزئة على سبيل المثال، تكون التسميات أشبه بأقنعة مفصّلة ترسم المخطط الدقيق لكل خلية. يساعد اختيار النوع الصحيح من التوضيحات التوضيحية وبيانات التدريب النموذج على تعلم ما يحتاجه للمهمة.
بشكل عام، يمكن أن يكون بناء مجموعات بيانات الرؤية الحاسوبية أمراً صعباً، خاصةً عندما لا توجد مجموعات صور موجودة أو عندما يكون المجال فريداً ومتخصصاً للغاية. ولكن في مجال البحث الخلوي، هناك صعوبات تقنية تجعل جمع البيانات والتعليق التوضيحي أكثر تعقيدًا.
يمكن أن تبدو صور الفحص المجهري مختلفة جداً اعتماداً على طريقة تصوير الخلية. على سبيل المثال، يستخدم الفحص المجهري الفلوري الأصباغ التي تجعل أجزاء من الخلية تتوهج. تسلط صور التألق هذه الضوء على التفاصيل التي يصعب رؤيتها بطريقة أخرى.
يمثل التعليق التوضيحي تحديًا رئيسيًا آخر. فتسمية آلاف الخلايا يدوياً بطيئة وتتطلب خبرة في المجال. وغالباً ما تتداخل الخلايا أو يتغيّر شكلها أو تظهر باهتة، مما يجعل من السهل أن تتسلل الأخطاء. يمكن للأدوات شبه الآلية تسريع العملية، ولكن عادةً ما تكون هناك حاجة إلى إشراف بشري لضمان الجودة.
لتخفيف عبء العمل، يستخدم الباحثون أحيانًا تعليقات توضيحية أبسط مثل علامات موقع الاهتمام التي تشير إلى مكان وجود الخلايا، بدلاً من رسم مخططات كاملة. على الرغم من أن هذه العلامات أقل دقة، إلا أنها لا تزال توفر إرشادات مهمة للتدريب.
بالإضافة إلى ذلك، تضيف مشاركة البيانات في علم الأحياء المزيد من التعقيدات. إذ يمكن أن تؤدي المخاوف المتعلقة بالخصوصية وموافقة المريض والاختلافات في معدات التصوير بين المختبرات إلى صعوبة بناء مجموعات بيانات متسقة وعالية الجودة.
وعلى الرغم من هذه العقبات، أحدثت مجموعات البيانات مفتوحة المصدر فرقاً كبيراً. حيث توفر المجموعات العامة التي تتم مشاركتها من خلال منصات مثل GitHub آلاف الصور الموسومة عبر العديد من أنواع الخلايا وطرق التصوير، مما يساعد النماذج على التعميم بشكل أفضل على سيناريوهات العالم الحقيقي.
والآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل للبيانات والطرق المستخدمة في تجزئة الخلايا باستخدام الرؤية الحاسوبية، دعونا نلقي نظرة على بعض التطبيقات الواقعية لتجزئة الخلايا والرؤية الحاسوبية.
يساعد تحليل الخلية المفردة أو دراسة الخلايا المنفردة بدلاً من عينات الأنسجة بأكملها العلماء على رؤية التفاصيل التي غالباً ما يتم إغفالها على المستوى الأوسع. يُستخدم هذا النهج على نطاق واسع في بيولوجيا الخلية واكتشاف الأدوية والتشخيص لفهم كيفية عمل الخلايا واستجابتها في ظل ظروف مختلفة.
على سبيل المثال، في أبحاث السرطان، غالبًا ما تحتوي عينة الأنسجة في أبحاث السرطان على مزيج من الخلايا السرطانية والخلايا المناعية والخلايا الداعمة (اللحمية). قد يؤدي النظر إلى النسيج ككل فقط إلى إخفاء الاختلافات المهمة، مثل كيفية تفاعل الخلايا المناعية مع الأورام أو كيفية تصرف الخلايا السرطانية بالقرب من الأوعية الدموية.
يسمح تحليل الخلية الواحدة للباحثين بفصل هذه الأنواع من الخلايا ودراستها بشكل منفرد، وهو أمر بالغ الأهمية لفهم استجابات العلاج وتطور المرض. يمكن لنماذج مثل YOLO11، التي تدعم تجزئة النماذج، اكتشاف كل خلية وتحديد شكلها الدقيق، حتى في الصور المزدحمة أو المتداخلة. من خلال تحويل صور الفحص المجهري المعقدة إلى بيانات منظمة، يُمكّن YOLO11 الباحثين من تحليل آلاف الخلايا بسرعة واتساق.
تنقسم الخلايا وتتحرك وتستجيب لمحيطها بطرق مختلفة. يساعد تحليل كيفية تغير الخلايا الحية بمرور الوقت العلماء على فهم كيفية تصرفها في الصحة والمرض.
باستخدام أدوات مثل التباين المرحلي أو الفحص المجهري عالي الدقة، يمكن للباحثين متابعة هذه التغييرات دون إضافة أصباغ أو ملصقات. وهذا يحافظ على الخلايا في حالتها الطبيعية ويجعل النتائج أكثر موثوقية.
يساعد تتبع الخلايا بمرور الوقت أيضًا في التقاط التفاصيل التي قد لا يتم التقاطها. فقد تتحرك إحدى الخلايا بشكل أسرع من الخلايا الأخرى، أو تنقسم بطريقة غير معتادة، أو تستجيب بقوة لمحفز ما. يوفر تسجيل هذه الاختلافات الدقيقة صورة أوضح لكيفية تصرف الخلايا في الظروف الحقيقية.
تجعل نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8 هذه العملية أسرع وأكثر اتساقاً. من خلال الكشف عن الخلايا الفردية وتتبعها عبر تسلسل الصور، يمكن لـ YOLOv8 مراقبة حركات الخلايا وانقساماتها وتفاعلاتها تلقائيًا، حتى عندما تتداخل الخلايا أو يتغير شكلها.
يمكن أن يكون للرؤى المستقاة من نماذج الرؤية الحاسوبية مثل YOLO11 المستخدمة في تجزئة الخلية الكاملة تأثير أكبر عندما تقترن بالمعلوماتية الحيوية (استخدام الأساليب الحسابية لتحليل البيانات البيولوجية) وعلم الجزيئات المتعددة (دمج معلومات الحمض النووي والحمض النووي الريبي والبروتين). وتنقل هذه الأساليب معًا البحث إلى ما هو أبعد من رسم حدود الخلية إلى فهم ما تعنيه هذه الحدود.
فبدلاً من تحديد مكان الخلايا فقط، يمكن للعلماء دراسة كيفية تفاعلها، وكيف تتغير بنية الأنسجة في المرض، وكيف ترتبط التحولات الصغيرة في شكل الخلية بالنشاط الجزيئي.
النظر في عينة الورم: من خلال الربط بين حجم الخلايا السرطانية أو شكلها أو موضعها مع ملامحها الجزيئية، يمكن للباحثين العثور على ارتباطات مع الطفرات الجينية أو التعبير الجيني أو النشاط البروتيني غير الطبيعي. يؤدي ذلك إلى تحويل الصور الثابتة إلى رؤى عملية، مما يساعد على تتبع النشاط الجيني عبر الأورام، ورسم خريطة لسلوك البروتين في الوقت الفعلي، وبناء أطالس مرجعية تربط البنية بالوظيفة.
فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لاستخدام الرؤية الحاسوبية لتجزئة الخلايا:
على الرغم من أن الرؤية الحاسوبية تجلب العديد من الفوائد لتجزئة الخلايا، إلا أن لها أيضًا بعض القيود. فيما يلي بعض العوامل التي يجب وضعها في الاعتبار:
من المرجح أن يتم تحديد الجيل التالي من تجزئة الخلايا من خلال نماذج الرؤية الحاسوبية التي تجمع بين السرعة والدقة وقابلية التوسع. كانت نماذج مثل U-Net مؤثرة للغاية، لكنها قد تكون متطلبة من الناحية الحسابية. ومع التقدم في مجال الرؤية الحاسوبية، يتجه الباحثون نحو النماذج التي توفر دقة عالية وأداءً فورياً.
على سبيل المثال، يمكن للنماذج المتطورة مثل Ultralytics YOLOv8 تجزئة صور الفحص المجهري بشكل أسرع بكثير من الأساليب التقليدية مع الاستمرار في إنتاج حدود واضحة ودقيقة.
في دراسة حديثة للفحص المجهري الإلكتروني عبر الإرسال (TEM)، أظهرت مقاييس الأداء أن YOLOv8 يعمل بسرعة تصل إلى 43 مرة أسرع من U-Net. هذا النوع من الأداء يجعل من الممكن تحليل مجموعات البيانات الكبيرة في الوقت الفعلي، وهو أمر يزداد أهمية مع تزايد حجم دراسات التصوير.
ويجري بالفعل وضع هذه التحسينات موضع التنفيذ. تدمج المنصات مثل منصة Theiascope™ Theiascope من شركة Theia Scientific نماذج Ultralytics YOLO مع الفحص المجهري الإلكتروني للإرسال (TEM)، مما يتيح تجزئة البنى النانوية بشكل متسق وعلى نطاق واسع. وتستخدم المنصة نماذج Ultralytics YOLO للكشف والتجزئة في الوقت الفعلي، حيث تقوم تلقائيًا بتحديد البنى في صور المجهر الإلكتروني النافذ عند التقاطها وتحويلها إلى بيانات موثوقة وجاهزة للتحليل.
يلعب تجزئة الخلايا دورًا رئيسيًا في الفحص المجهري الحديث والأبحاث الطبية الحيوية. فهو يسمح للعلماء بمراقبة الخلايا الفردية وتتبع تطور المرض ومراقبة كيفية تأثير العلاجات على سلوك الخلايا. تجعل نماذج الذكاء الاصطناعي البصري مثل YOLO11 هذه العملية أسرع وأكثر دقة. ومن خلال التعامل مع الصور الكبيرة والمعقدة بسهولة، فإنها تضمن أن تكون التجارب قابلة للتكرار والتوسع.
انضم إلى مجتمعنا وقم بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي. استكشف صفحات الحلول الخاصة بنا لمعرفة المزيد عن تطبيقات مثل الذكاء الاصطناعي في الزراعة والرؤية الحاسوبية في الخدمات اللوجستية. اطّلع على خيارات الترخيص لدينا وابدأ في البناء باستخدام الرؤية الحاسوبية اليوم!
