ثيا ساينتيفيك تعيد تعريف تحليل بيانات الفحص المجهري باستخدام نماذج Ultralytics YOLO

غالبًا ما يعتمد البحث العلمي في مجالات مثل علم المواد وتكنولوجيا النانو على الجسيمات المشحونة ومسبار المسح الضوئي و المجهر البصري لاستكشاف الهياكل غير المرئية للعين البشرية. على سبيل المثال، يعد المجهر الإلكتروني النفّاذ (TEM) أداة رئيسية قادرة على التقاط التفاصيل الدقيقة على نطاق النانو والذرة.

ولسوء الحظ، بمجرد الحصول على هذه الصور، يمكن أن يكون تحليلها بطيئًا ومعقدًا، وغالبًا ما يتطلب جهدًا يدويًا كبيرًا وخبرة في المجال. ولتعزيز هذه العملية، طوّرت شركة Theia Scientific منصة Theiascope™، وهي نظام تحليل صور الفحص المجهري في الوقت الحقيقي الذي يدمج نماذجUltralytics YOLO لأتمتة اكتشاف الصور وتجزئتها وقياساتها الكمية، مما يجعل الفحص المجهري أسرع وأكثر كفاءة وقابلية للتكرار.

استكشاف دور Vision AI في التصوير العلمي

تأسست Theia Scientific على يد الأخوين كيفن وكريستوفر فيلد، وهي تطور أدوات برمجية متقدمة لتسريع أبحاث الفحص المجهري. بفضل الخبرة التي تشمل علم المواد والأتمتة الصناعية والإلكترونيات وهندسة البرمجيات، فإنهم يركزون على تقليل الاختناقات التي يواجهها العلماء والمهندسون والباحثون عند تحليل بيانات الصور المعقدة. 

يدمج منتجهم الرئيسي، منصة Theiascope™، الرؤية الحاسوبية detect الميزات في صور الفحص المجهري الإلكتروني segment وقياسها تلقائيًا. ومن خلال الاعتماد على الذكاء الاصطناعي للرؤية بدلاً من الشرح والتتبع اليدوي، توفر المنصة نتائج متسقة وقابلة للتكرار.

لماذا يصعب تحليل صور المجهر يدويًا؟

تعتبر صور المجهر، وخاصة تلك التي يتم التقاطها باستخدام TEM، مفصلة للغاية ولكنها صعبة التفسير. تحتوي كل صورة على مئات إلى آلاف من الميزات والهياكل الدقيقة، مثل الحبوب والحدود، التي يجب تحديدها وتعليقها وتتبعها و/أو قياسها بعناية لاستخراج بيانات ذات مغزى. تقليديًا، تم ذلك يدويًا، وهو أمر بطيء ويمكن أن يختلف من شخص لآخر. قد يقوم باحثان بتعليق نفس الصورة بشكل مختلف، مما يؤدي إلى نتائج غير متناسقة وأشرطة أخطاء كبيرة.

تصبح هذه العملية أكثر تعقيدًا عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة. للحصول على رؤى موثوقة، غالبًا ما يلزم تحليل آلاف الصور، الأمر الذي قد يستغرق أسابيع أو حتى أشهر باستخدام الطرق اليدوية. علاوة على ذلك، فإن الاختلافات في التباين والضوضاء والهياكل المتداخلة تجعل العملية أكثر صعوبة.

بالنسبة للباحثين الذين يهدفون إلى دراسة تطور البنية المجهرية أو track التغيرات بمرور الوقت، يمكن أن تؤدي هذه المشكلات إلى إبطاء البحث. أدركت شركة Theia Scientific أن هذه المخاوف تتطلب حلاً أكثر آلية وموثوقية.

تحسين سير عمل الفحص المجهري باستخدام نماذج Ultralytics YOLO

بعد استكشاف الأساليب المختلفة لأتمتة تحليل بيانات الفحص المجهري، رأت شركة Theia Scientific أن نماذج Ultralytics YOLO توفر السرعة والدقة والمرونة اللازمة لتحليل صور الفحص المجهري في الوقت الفعلي، مما يتيح نتائج كمية فورية في المجهر أثناء إجراء التجارب. نماذج Ultralytics YOLO مثل Ultralytics YOLO11 و Ultralytics YOLOv8 يدعمان مهام الرؤية الحاسوبية مثل اكتشاف الكائنات (تحديد الميزات الفردية في الصورة وتحديد موقعها) وتجزئة المثيل (تحديد كل ميزة على مستوى البكسل). تتيح هذه المهام إمكانية detect البنى النانوية، مثل الحبيبات والحدود، مباشرةً في صور TEM أثناء التقاطها.

‍

على سبيل المثال، في دراسة حديثة عن الأغشية الرقيقة متعددة الكريستالات، تم استخدام نموذجي Theiascope™YOLO لتحديد وقياس هياكل الحبيبات التي تؤثر على خصائص المواد المستخدمة في الإلكترونيات والطلاءات وأجهزة الطاقة. تُعد التوزيعات الدقيقة لحجم الحبيبات أمرًا بالغ الأهمية لفهم كيفية تطور هذه الأغشية أثناء التجارب. 

أحد الأسباب الرئيسية التي تجعل نماذج Ultralytics YOLO فعالة للغاية في حالات الاستخدام هذه هو قدرتها على الاستيفاء عبر مجموعات البيانات الكبيرة. فبدلاً من طلب وضع علامات على كل إطار في التجربة، يمكن للباحثين وضع تعليقات توضيحية على جزء صغير فقط من الصور، وتدريب نموذج YOLO ثم السماح له بتحليل آلاف الإطارات الإضافية بشكل موثوق. وهذا يجعل من الممكن track نمو الحبيبات والتغيرات الحدودية عبر تجارب TEM ذات الفواصل الزمنية بأقل قدر من المدخلات اليدوية.

لماذا تختار نماذج Ultralytics YOLO

في الدراسة التي أجريت على الأغشية الرقيقة متعددة الكريستالات التي تمت مناقشتها سابقًا, Ultralytics YOLOv8 أسرع بما يصل إلى 43 مرة من U-Net (وهو نموذج يُستخدم غالبًا لتحليل الصور العلمية). هذه السرعة تجعل YOLO عملياً للتحليل في الوقت الحقيقي على المجهر. 

في حين أن U-Net دقيق ولكنه بطيء، فإن YOLO يجمع بين السرعة والدقة، ويطابق قياسات حجم الحبيبات في حدود 3% من الحقيقة الأرضية. كما أن تصميمه يجعله أكثر مرونة، حيث يتعامل مع المقاييس المختلفة وإعدادات التدريب بسهولة. بالنسبة للباحثين، هذا يعني نتائج أسرع دون التضحية بالموثوقية، وهو أمر مثالي لتسريع سير عمل الفحص المجهري.

‍

تقليل التحيز وتعزيز الاتساق في الفحص المجهري باستخدام YOLO

من خلال منصة Theiascope™، أظهرت ثيا ساينتيفيك أن نماذجYOLO Ultralytics يمكن أن تسرّع من تحليل صور الفحص المجهري وتجارب TEM مع دعم الأبحاث طويلة الأجل القابلة للتكرار. تم تصميم المنصة لتكون محايدة من حيث المجهر، مما يعني أن نماذج YOLO تُستخدم لتحليل الصور التي تم جمعها من أجهزة مختلفة دون الحاجة إلى خطوط أنابيب مخصصة. تضمن هذه المرونة بقاء تدفقات العمل متسقة عبر مختلف التجارب والمشغلين والبيئات.

تعد قابلية التكرار نتيجة رئيسية أخرى. غالبًا ما يتطلب البحث العلمي إعادة النظر في النتائج والتحقق من صحتها بعد سنوات. من خلال نماذج YOLO المختلفة المدمجة في Theiascope™، يمكن للباحثين إعادة تشغيل النماذج القديمة مثل Ultralytics YOLOv5 على مجموعات البيانات المؤرشفة والحصول على مخرجات متسقة، ثم مقارنتها مباشرةً بنتائج النماذج الأحدث مثل Ultralytics YOLO11. وهذا يجعل التحقق من النتائج أمراً سهلاً، حتى مع تطور أساليب الذكاء الاصطناعي.

‍

كما توفر نماذج Ultralytics YOLO للمنصة قابلية التوسع اللازمة للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة. تسمح قدرات الاستدلال في الوقت الحقيقي بتحليل الآلاف من صور TEM في الوقت الذي يستغرقه التحليل اليدوي لعدد قليل منها فقط. وهذا يُمكّن الباحثين من متابعة العمليات الديناميكية مثل نمو الحبيبات عبر تجارب كاملة، مما يولد رؤى جديدة ويكشف عن تجارب جديدة بالحجم والسرعة المطلوبين للأبحاث المتطورة.

دمج رؤية الذكاء الاصطناعي المتقدمة في أدوات البحث من الجيل التالي

ترى شركة Theia Scientific أن نماذج Ultralytics YOLO أساسًا لمستقبل الفحص المجهري. ومن خلال الاستمرار في تحسين أساليب التدريب وأساليب المعايرة، فإنها تهدف إلى زيادة تحسين الدقة عبر المقاييس والظروف التجريبية. 

بالنظر إلى المستقبل، تخطط Theia Scientific لتوسيع Theiascope™ لدعم التجارب المعقدة والمحلية والمجموعات متعددة الوسائط. إنهم يعتقدون أنه من المحتمل أن يصبح Vision AI جزءًا قياسيًا من سير العمل البحثي من الجيل التالي، مما يتيح اكتشافًا أسرع ورؤى أعمق عبر المجالات العلمية.

هل أنت مهتم بتبسيط سير العمل في شركتك؟ اطّلع على مستودع GitHub الخاص بنا لمعرفة المزيد عن Vision AI. استكشف كيف تقود نماذج YOLO الابتكارات في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية والرؤية الحاسوبية في مجال البيع بالتجزئة. للتطبيق العملي مع YOLO اكتشف كيف يمكن لخيارات الترخيص لدينا دعم رؤيتك.