تجزئة الخلايا: ما هي وكيف تعززها الرؤية الحاسوبية

تبدأ العديد من الاكتشافات الهامة في اكتشاف الأدوية أو أبحاث السرطان أو الطب الشخصي بتحدٍ رئيسي واحد: رؤية الخلايا بوضوح. يعتمد العلماء على صور واضحة لتتبع سلوك الخلايا وتقييم الأدوية واستكشاف علاجات جديدة. 

يمكن أن تحتوي صورة مجهرية واحدة على آلاف الخلايا المتداخلة، مما يجعل رؤية الحدود أمرًا صعبًا. يهدف تجزئة الخلايا إلى حل هذه المشكلة عن طريق فصل كل خلية بوضوح لتحليل دقيق.

لكن تجزئة الخلايا ليست دائمًا بسيطة. يمكن لدراسة واحدة أن تنتج آلاف الصور المجهرية التفصيلية، وهي أكثر من اللازم لمراجعتها يدويًا. مع نمو مجموعات البيانات، يحتاج العلماء إلى طرق أسرع وأكثر موثوقية لفصل الخلايا ودراستها.

في الواقع، يتبنى العديد من العلماء الرؤية الحاسوبية، وهي فرع من الذكاء الاصطناعي يمكّن الآلات من تفسير وتحليل المعلومات المرئية. على سبيل المثال، يمكن تدريب نماذج مثل Ultralytics YOLO11 التي تدعم تجزئة المثيلات لفصل الخلايا وحتى اكتشاف الهياكل دون الخلوية. يتيح ذلك إجراء تحليل دقيق في ثوانٍ، بدلًا من ساعات، مما يساعد الباحثين على توسيع نطاق دراساتهم بكفاءة.

في هذه المقالة، سوف نستكشف كيف يعمل تجزئة الخلايا وكيف تحسنه رؤية الكمبيوتر وأين يتم تطبيقه في العالم الحقيقي. هيا بنا نبدأ!

نظرة على استخدام رؤية الحاسوب لتقسيم الخلايا 

تقليديًا، قام العلماء بتقسيم الخلايا يدويًا، وتتبعها في صور المجهر. لقد نجح هذا في المشاريع الصغيرة ولكنه كان بطيئًا وغير متناسق وعرضة للخطأ. مع وجود الآلاف من الخلايا المتداخلة في صورة واحدة، يصبح التتبع اليدوي سريعًا أمرًا مرهقًا وعائقًا رئيسيًا.

توفر الرؤية الحاسوبية خيارًا أسرع وأكثر موثوقية. إنه فرع من الذكاء الاصطناعي مدعوم بالتعلم العميق، حيث تتعلم الآلات أنماطًا من مجموعات كبيرة من الصور. في أبحاث الخلايا، هذا يعني أنه يمكنهم التعرف على الخلايا الفردية وفصلها بدقة عالية.

على وجه التحديد، تدعم نماذج Vision AI مثل Ultralytics YOLO11 مهامًا مثل الكشف عن الكائنات وتجزئة المثيلات، ويمكن تدريبها على مجموعات بيانات مخصصة لتحليل الخلايا. يتيح الكشف عن الكائنات إمكانية العثور على كل خلية في الصورة وتسميتها، حتى عندما يظهر الكثير منها معًا. 

يذهب تقسيم المثيل خطوة أخرى إلى الأمام عن طريق رسم حدود دقيقة حول كل خلية، والتقاط أشكالها الدقيقة. يتيح دمج قدرات Vision AI هذه في خطوط أنابيب تقسيم الخلايا للباحثين أتمتة مهام سير العمل المعقدة ومعالجة صور المجهر عالية الدقة بكفاءة.

تطور خوارزميات تقسيم الخلايا

لقد تغيرت طرق تجزئة الخلايا كثيرًا على مر السنين. عملت تقنيات تجزئة الصور المبكرة للصور البسيطة ولكنها واجهت صعوبة مع نمو مجموعات البيانات وأصبحت الخلايا أكثر صعوبة في التمييز. 

للتغلب على هذه الحدود، تم تطوير مناهج أكثر تقدمًا، مما أدى إلى نماذج رؤية الكمبيوتر اليوم التي تجلب السرعة والدقة وقابلية التوسع إلى دراسات علم الأحياء المجهرية والفحص المجهري. 

بعد ذلك، دعنا نستعرض كيف تطورت خوارزميات التجزئة، من طرق العتبة الأساسية إلى نماذج التعلم العميق المتطورة وخطوط الأنابيب الهجينة.

تقسيم الخلايا باستخدام العتبة والطرق المورفولوجية

قبل التقدم في رؤية الحاسوب، اعتمد تجزئة الخلايا على تقنيات معالجة الصور التقليدية. اعتمدت هذه الطرق على قواعد وعمليات محددة يدويًا، مثل اكتشاف الحواف، وفصل المقدمة عن الخلفية، أو تنعيم الأشكال. على عكس نماذج رؤية الحاسوب، التي يمكنها تعلم الأنماط مباشرة من البيانات، تعتمد معالجة الصور على خوارزميات ثابتة يتم تطبيقها بنفس الطريقة على جميع الصور.

كانت إحدى أولى الطرق هي العتبة، وهي طريقة تفصل الخلايا عن الخلفية عن طريق مقارنة مستويات سطوع البكسل. يعمل هذا بشكل جيد عندما يكون هناك تباين قوي بين الخلايا ومحيطها. 

‍

لتحسين النتائج، يتم استخدام العمليات المورفولوجية مثل التمدد (توسيع الأشكال) والتعرية (تقليص الأشكال) لتنعيم الحواف أو إزالة الضوضاء أو إغلاق الفجوات الصغيرة. بالنسبة للخلايا التي تتلامس أو تتداخل، تساعد تقنية تسمى تجزئة مستجمعات المياه في فصلها عن طريق رسم حدود حيث تلتقي الخلايا.

في حين أن هذه التقنيات تعاني من حالات معقدة مثل الخلايا المتداخلة أو الصور المشوشة، إلا أنها لا تزال مفيدة للتطبيقات الأبسط وهي جزء مهم من تاريخ تجزئة الخلايا. ومع ذلك، دفعت قيودها المجال نحو النماذج القائمة على التعلم العميق، والتي تقدم دقة أعلى بكثير للصور الأكثر تحديًا.

نماذج التعلم العميق لتقسيم الخلايا

مع وصول تقنيات معالجة الصور إلى حدودها، تحول تجزئة الخلايا نحو الأساليب القائمة على التعلم. على عكس الطرق القائمة على القواعد، تحدد نماذج التعلم العميق الأنماط مباشرة من البيانات، مما يجعلها أكثر قابلية للتكيف مع الخلايا المتداخلة والأشكال المتغيرة وطرائق التصوير المختلفة. 

الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) هي فئة من معمارية التعلم العميق تستخدم على نطاق واسع في رؤية الحاسوب. تعالج الصور في طبقات: تكتشف الطبقات المبكرة ميزات بسيطة مثل الحواف والتركيبات، بينما تلتقط الطبقات الأعمق أشكالًا وهياكل أكثر تعقيدًا. هذا النهج الطبقي يجعل الشبكات العصبية الالتفافية فعالة للعديد من المهام المرئية، من التعرف على الأشياء اليومية من خلال التعرف على الأنماط إلى تحليل الصور الطبية الحيوية.

تم بناء نماذج مثل YOLO11 على مبادئ التعلم العميق هذه. إنها توسع architectures المستندة إلى CNN بتقنيات للكشف عن الكائنات في الوقت الفعلي وتقسيم المثيلات، مما يجعل من الممكن تحديد الخلايا بسرعة وتحديد حدودها. 

تعزز خطوط الأنابيب الهجينة تجزئة الخلايا

تعمل خطوط الأنابيب الهجينة على تحسين تجزئة الخلايا من خلال الجمع بين نقاط القوة في طرق متعددة. يمكن أن يشمل ذلك معالجة الصور الكلاسيكية ونماذج التعلم العميق، أو حتى نماذج مختلفة قائمة على التعلم العميق تعمل معًا. 

على سبيل المثال، قد تعزز إحدى الطرق صور المجهر أو تعالجها مسبقًا لتقليل الضوضاء وتوضيح الحدود، بينما يتم استخدام نموذج آخر لاكتشاف الخلايا وتقسيمها. 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.

‍

أهمية مجموعات البيانات في تجزئة الخلايا

هناك عامل رئيسي آخر يجب مراعاته في تقسيم الخلايا المدفوع برؤية الكمبيوتر وهو بيانات الصور. تعتمد نماذج رؤية الكمبيوتر بشكل كبير على مجموعات البيانات الكبيرة وعالية الجودة لتعلّم كيفية تحديد الخلايا وفصلها بدقة. 

تتكون هذه المجموعات من بيانات عادةً من صور مجهرية مقترنة بتعليقات توضيحية. وبنفس أهمية الصور الأولية، تلعب إضافة التعليقات التوضيحية إلى البيانات، أو وضع العلامات عليها، دورًا حاسمًا في إنشاء مجموعات بيانات فعالة، لأنها تخبر النموذج بمعلومات أساسية. 

على سبيل المثال، إذا أردنا تدريب نموذج مثل YOLO11 لتقسيم الخلايا السرطانية من صور المجهر، فنحن بحاجة إلى أمثلة مصنفة توضح مكان بداية ونهاية كل خلية. تعمل هذه التصنيفات كدليل، وتعلم النموذج كيفية التعرف على شكل الخلية وحدودها. يمكن رسم التصنيفات يدويًا أو إنشاؤها باستخدام أدوات شبه آلية لتوفير الوقت.

يعتمد نوع التعليق التوضيحي أيضًا على المهمة. بالنسبة للكشف عن الكائنات، يتم رسم مربعات إحاطة حول كل خلية. بالنسبة لتقسيم المثيلات، تكون التسميات أشبه بالأقنعة التفصيلية التي تتتبع المخطط التفصيلي الدقيق لكل خلية. يساعد اختيار النوع الصحيح من التعليقات التوضيحية وبيانات التدريب النموذج على تعلم ما يحتاجه للوظيفة.

تعقيد البيانات المتعلقة بتقسيم الخلايا

بشكل عام، يمكن أن يكون بناء مجموعات بيانات الرؤية الحاسوبية أمرًا صعبًا، خاصةً عندما لا توجد مجموعات صور موجودة أو عندما يكون المجال فريدًا ومتخصصًا للغاية. ولكن في مجال الأبحاث الخلوية، توجد صعوبات فنية تجعل جمع البيانات وتوصيفها أكثر تعقيدًا.

يمكن أن تبدو صور المجهر مختلفة جدًا اعتمادًا على طريقة تصوير الخلايا. على سبيل المثال، يستخدم المجهر الفلوري أصباغًا تجعل أجزاء من الخلية تتوهج. تسلط هذه الصور الفلورية الضوء على التفاصيل التي يصعب رؤيتها بخلاف ذلك. 

يُعد وضع العلامات تحديًا رئيسيًا آخر. إن تسمية آلاف الخلايا يدويًا أمر بطيء ويتطلب خبرة في المجال. غالبًا ما تتداخل الخلايا أو تغير شكلها أو تظهر باهتة، مما يجعل من السهل حدوث أخطاء. يمكن للأدوات شبه الآلية تسريع العملية، ولكن عادة ما تكون هناك حاجة إلى إشراف بشري لضمان الجودة.

لتخفيف عبء العمل، يستخدم الباحثون أحيانًا تعليقات توضيحية أبسط مثل علامات تحديد الموقع ذات الأهمية التي تشير إلى مكان وجود الخلايا، بدلاً من رسم مخططات تفصيلية كاملة. على الرغم من أنها أقل دقة، إلا أن هذه العلامات لا تزال توفر إرشادات حاسمة للتدريب.

بالإضافة إلى ذلك، يضيف تبادل البيانات في علم الأحياء تعقيدات إضافية. فالمخاوف المتعلقة بالخصوصية، وموافقة المرضى، والاختلافات في معدات التصوير بين المختبرات يمكن أن تجعل بناء مجموعات بيانات متسقة وعالية الجودة أكثر صعوبة.

على الرغم من هذه العقبات، أحدثت مجموعات البيانات مفتوحة المصدر فرقًا كبيرًا. توفر المجموعات العامة التي تتم مشاركتها من خلال منصات مثل GitHub الآلاف من الصور المصنفة عبر العديد من أنواع الخلايا وطرق التصوير، مما يساعد النماذج على التعميم بشكل أفضل في سيناريوهات العالم الحقيقي.

تطبيقات نماذج تقسيم الخلايا

الآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل للبيانات والطرق المستخدمة لتقسيم الخلايا باستخدام الرؤية الحاسوبية، دعنا ننظر إلى بعض التطبيقات الواقعية لتقسيم الخلايا والرؤية الحاسوبية.

تحليل الخلية الواحدة باستخدام تجزئة الخلايا

يساعد تحليل الخلية الواحدة أو دراسة الخلايا الفردية بدلاً من عينات الأنسجة بأكملها العلماء على رؤية التفاصيل التي غالبًا ما يتم تفويتها على المستوى الأوسع. يستخدم هذا النهج على نطاق واسع في بيولوجيا الخلية واكتشاف الأدوية والتشخيص لفهم كيفية عمل الخلايا والاستجابة في ظل ظروف مختلفة.

على سبيل المثال، في أبحاث السرطان، غالبًا ما تحتوي عينة الأنسجة على مزيج من الخلايا السرطانية والخلايا المناعية والخلايا الداعمة (اللحمة). يمكن أن يؤدي النظر فقط إلى الأنسجة ككل إلى إخفاء اختلافات مهمة، مثل كيفية تفاعل الخلايا المناعية مع الأورام أو كيفية تصرف الخلايا السرطانية بالقرب من الأوعية الدموية. 

يتيح تحليل الخلية الواحدة للباحثين فصل أنواع الخلايا هذه ودراستها بشكل فردي، وهو أمر بالغ الأهمية لفهم الاستجابات للعلاج وتطور المرض. يمكن لنماذج مثل YOLO11، التي تدعم تجزئة المثيلات، اكتشاف كل خلية وتحديد شكلها الدقيق، حتى في الصور المزدحمة أو المتداخلة. من خلال تحويل صور المجهر المعقدة إلى بيانات منظمة، يمكّن YOLO11 الباحثين من تحليل آلاف الخلايا بسرعة وبشكل متسق.

تتبع الخلايا والتصوير الحي باستخدام YOLO

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 المجهر ذي التباين الطوري أو المجهر عالي الدقة، يمكن للباحثين متابعة هذه التغييرات دون إضافة أصباغ أو علامات. هذا يحافظ على الخلايا في حالتها الطبيعية ويجعل النتائج أكثر موثوقية.

يساعد تتبع الخلايا بمرور الوقت أيضًا في التقاط التفاصيل التي قد يتم تفويتها بخلاف ذلك. قد تتحرك إحدى الخلايا بشكل أسرع من غيرها، أو تنقسم بطريقة غير عادية، أو تستجيب بقوة للمحفز. يوفر تسجيل هذه الاختلافات الدقيقة صورة أوضح لكيفية تصرف الخلايا في الظروف الحقيقية.

نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8 تجعل هذه العملية أسرع وأكثر اتساقًا. من خلال اكتشاف وتتبع الخلايا الفردية عبر تسلسلات الصور، يمكن لـ YOLOv8 مراقبة حركات الخلايا وانقساماتها وتفاعلاتها تلقائيًا، حتى عندما تتداخل الخلايا أو تغير شكلها. 

‍

دمج رؤية الذكاء الاصطناعي مع المعلوماتية الحيوية وعلم الجينوم المتعدد 

يمكن أن يكون للرؤى المستخلصة من نماذج رؤية الكمبيوتر مثل YOLO11 المستخدمة لتقسيم الخلية بأكملها تأثير أكبر عند دمجها مع المعلوماتية الحيوية (استخدام الأساليب الحسابية لتحليل البيانات البيولوجية) وعلم الجينوم المتكامل (دمج معلومات الحمض النووي والحمض النووي الريبوزي والبروتين). معًا، تنقل هذه الأساليب البحث إلى ما هو أبعد من رسم حدود الخلية وإلى فهم معنى تلك الحدود. 

بدلاً من مجرد تحديد أماكن الخلايا، يمكن للعلماء دراسة كيفية تفاعلها، وكيف يتغير هيكل الأنسجة في المرض، وكيف ترتبط التحولات الصغيرة في شكل الخلية بالنشاط الجزيئي.

ضع في اعتبارك عينة ورم: من خلال ربط حجم أو شكل أو موضع الخلايا السرطانية بملفاتها الجزيئية، يمكن للباحثين إيجاد ارتباطات مع الطفرات الجينية أو التعبير الجيني أو النشاط البروتيني غير الطبيعي. هذا يحول الصور الثابتة إلى رؤى عملية، مما يساعد على تتبع نشاط الجينات عبر الأورام، ورسم خريطة لسلوك البروتين في الوقت الفعلي، وبناء أطالس مرجعية تربط الهيكل بالوظيفة.

فوائد تقسيم الخلايا

فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لاستخدام رؤية الكمبيوتر لتقسيم الخلايا:

• الفحص عالي الإنتاجية: يمكن للتقسيم الآلي معالجة ملايين الخلايا بكفاءة، مما يسرع اكتشاف الأدوية واختبارها على نطاق واسع.
• رؤى التنظيم المكاني: يوضح كيف يتم ترتيب الخلايا داخل الأنسجة، مما يوفر أدلة حاسمة حول البيئات السرطانية أو كيفية تطور الأنسجة.
• توليد البيانات الكمية: بالإضافة إلى الرؤى المرئية من الصور الخلوية، يوفر التقسيم معلومات قابلة للقياس مثل عدد الخلايا والمساحات ومستويات الشدة، مما يتيح إجراء مقارنات موثوقة عبر التجارب.

محددات استخدام رؤية الذكاء الاصطناعي لتقسيم الخلايا

في حين أن الرؤية الحاسوبية تجلب العديد من الفوائد لتقسيم الخلايا، إلا أن لها أيضًا بعض القيود. إليك بعض العوامل التي يجب وضعها في الاعتبار:

• خصوصية البيانات: يمكن أن تثير مشاركة مجموعات بيانات الخلايا المشروحة لتدريب النماذج مخاوف أخلاقية وتنظيمية، خاصةً عندما تكون معلومات المريض مرتبطة بالصور.
  
• متطلبات الأجهزة والحوسبة: يتطلب تحليل الصور الحيوية عالية الدقة وحدات معالجة رسومات قوية وتخزينًا كبيرًا. تساعد الحوسبة السحابية والخوارزميات المحسّنة في جعل هذا الأمر أكثر سهولة.
  
• تعميم النموذج: قد لا تعمل النماذج المدربة على مجهر مختبر واحد أو بروتوكول تلوين جيدًا في مكان آخر. التدريب باستخدام مجموعات بيانات متنوعة ومتعددة المختبرات يحسن المتانة.

مستقبل تقسيم الخلايا

من المحتمل أن يتم تحديد الجيل التالي من تقسيم الخلايا بواسطة نماذج رؤية الكمبيوتر التي تجمع بين السرعة والدقة وقابلية التوسع. كانت نماذج مثل U-Net مؤثرة للغاية، ولكنها قد تكون كثيفة من الناحية الحسابية. مع التقدم في رؤية الكمبيوتر، يتجه الباحثون نحو نماذج تقدم دقة عالية وأداءً في الوقت الفعلي.

على سبيل المثال، يمكن لنماذج حديثة مثل Ultralytics YOLOv8 تقسيم صور المجهر بشكل أسرع بكثير من الأساليب التقليدية مع الاستمرار في إنتاج حدود حادة ودقيقة. 

في دراسة حديثة بالمجهر الإلكتروني النفّاذ (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 نمو الدراسات التصويرية في الحجم.

‍

يتم بالفعل تطبيق هذه التحسينات عمليًا. تدمج منصات مثل Theiascope™ من Theia Scientific نماذج Ultralytics YOLO مع المجهر الإلكتروني النفذي (TEM)، مما يتيح تقسيم الهياكل النانوية باستمرار وعلى نطاق واسع. تستخدم المنصة نماذج Ultralytics YOLO للكشف والتجزئة في الوقت الفعلي، وتحديد الهياكل تلقائيًا في صور TEM أثناء التقاطها وتحويلها إلى بيانات موثوقة وجاهزة للتحليل.

النقاط الرئيسية

تلعب 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 الخلية. تعمل نماذج Vision AI مثل YOLO11 على جعل هذه العملية أسرع وأكثر دقة. من خلال التعامل مع الصور الكبيرة والمعقدة بسهولة، فإنها تضمن أن تكون التجارب قابلة للتكرار وقابلة للتطوير. 

انضم إلى مجتمعنا وقم بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا لمعرفة المزيد حول الذكاء الاصطناعي. استكشف صفحات الحلول الخاصة بنا لمعرفة المزيد حول تطبيقات مثل الذكاء الاصطناعي في الزراعة ورؤية الحاسوب في مجال الخدمات اللوجستية. تحقق من خيارات الترخيص لدينا وابدأ البناء باستخدام رؤية الحاسوب اليوم!