17. September 2025
Erfahren Sie, wie die Zellsegmentierung funktioniert und wie Vision AI die Mikroskopieanalyse mit Deep Learning, Schlüsselmetriken, Datensätzen und realen Anwendungen verbessert.
Viele Durchbrüche in der Arzneimittelforschung, der Krebsforschung oder der personalisierten Medizin beginnen mit einer zentralen Herausforderung: Zellen klar zu sehen. Wissenschaftler sind auf klare Bilder angewiesen, um das Zellverhalten zu verfolgen, Medikamente zu bewerten und neue Therapien zu erforschen.
Ein einzelnes Mikroskopiebild kann Tausende von sich überlappenden Zellen enthalten, so dass die Grenzen schwer zu erkennen sind. Die Zellsegmentierung soll dieses Problem lösen, indem jede Zelle für eine genaue Analyse klar getrennt wird.
Doch die Segmentierung von Zellen ist nicht immer einfach. Eine einzige Studie kann Tausende von detaillierten Mikroskopbildern erzeugen, die viel zu viele sind, um sie von Hand zu überprüfen. Da die Datensätze immer größer werden, benötigen Wissenschaftler schnellere und zuverlässigere Methoden zur Trennung und Untersuchung von Zellen.
Viele Wissenschaftler setzen auf Computer Vision, einen Zweig der KI, der es Maschinen ermöglicht, visuelle Informationen zu interpretieren und zu analysieren. So können beispielsweise Modelle wie Ultralytics YOLO11, die die Segmentierung von Instanzen unterstützen, darauf trainiert werden, Zellen zu trennen und sogar subzelluläre Strukturen zu erkennen. Dies ermöglicht eine präzise Analyse in Sekunden statt in Stunden und hilft den Forschern, ihre Studien effizient zu skalieren.
In diesem Artikel erfahren Sie, wie die Zellsegmentierung funktioniert, wie sie durch Computer Vision verbessert wird und wo sie in der realen Welt Anwendung findet. Legen wir los!
Bisher segmentierten die Wissenschaftler die Zellen von Hand und zeichneten sie in den Mikroskopbildern nach. Für kleine Projekte war dies gut geeignet, aber es war langsam, inkonsistent und fehleranfällig. Bei Tausenden von sich überschneidenden Zellen in einem einzigen Bild wird die manuelle Verfolgung schnell zu einem Engpass.
Eine schnellere und zuverlässigere Möglichkeit bietet die Computer Vision. Dabei handelt es sich um einen Zweig der künstlichen Intelligenz, der auf Deep Learning basiert und bei dem Maschinen Muster aus großen Mengen von Bildern lernen. In der Zellforschung bedeutet dies, dass sie einzelne Zellen mit hoher Genauigkeit erkennen und trennen können.
Konkret unterstützen KI-Modelle wie Ultralytics YOLO11 Aufgaben wie Objekterkennung und Instanzsegmentierung und können auf benutzerdefinierten Datensätzen zur Analyse von Zellen trainiert werden. Die Objekterkennung ermöglicht es, jede einzelne Zelle in einem Bild zu finden und zu beschriften, auch wenn viele zusammen auftreten.
Die Instanzsegmentierung geht noch einen Schritt weiter, indem sie präzise Grenzen um jede Zelle zieht und ihre genaue Form erfasst. Die Integration dieser Vision AI-Funktionen in Zellsegmentierungspipelines ermöglicht es Forschern, komplexe Arbeitsabläufe zu automatisieren und hochauflösende Mikroskopiebilder effizient zu verarbeiten.
Die Methoden der Zellsegmentierung haben sich im Laufe der Jahre stark verändert. Frühe Bildsegmentierungsverfahren funktionierten bei einfachen Bildern, hatten aber Probleme, als die Datensätze größer und die Zellen schwerer zu unterscheiden wurden.
Um diese Grenzen zu überwinden, wurden fortschrittlichere Ansätze entwickelt, die zu den heutigen Computer-Vision-Modellen führten, die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Skalierbarkeit für mikrobiologische und mikroskopische Studien bieten.
Als Nächstes werden wir uns ansehen, wie sich die Segmentierungsalgorithmen entwickelt haben, von einfachen Schwellenwertmethoden bis hin zu modernsten Deep-Learning-Modellen und hybriden Pipelines.
Vor den Fortschritten in der Computer Vision stützte sich die Zellsegmentierung auf traditionelle Bildverarbeitungstechniken. Diese Methoden stützten sich auf manuell definierte Regeln und Operationen wie die Erkennung von Kanten, die Trennung von Vorder- und Hintergrund oder die Glättung von Formen. Im Gegensatz zu Computer-Vision-Modellen, die Muster direkt aus den Daten lernen können, hängt die Bildverarbeitung von festen Algorithmen ab, die auf alle Bilder in gleicher Weise angewendet werden.
Einer der ersten Ansätze war die Schwellenwertbildung, eine Methode, bei der die Zellen durch den Vergleich der Pixelhelligkeit vom Hintergrund getrennt werden. Dies funktioniert gut, wenn es einen starken Kontrast zwischen den Zellen und ihrer Umgebung gibt.
Zur Verfeinerung der Ergebnisse werden morphologische Operationen wie Dilatation (Vergrößerung der Formen) und Erosion (Verkleinerung der Formen) eingesetzt, um Kanten zu glätten, Rauschen zu entfernen oder kleine Lücken zu schließen. Bei Zellen, die sich berühren oder überlappen, hilft eine Technik namens Wasserscheibensegmentierung dabei, sie auseinanderzuhalten, indem dort, wo sich die Zellen treffen, Grenzen gezogen werden.
Während diese Techniken bei komplexen Fällen wie überlappenden Zellen oder verrauschten Bildern Schwierigkeiten haben, sind sie für einfachere Anwendungen immer noch nützlich und ein wichtiger Teil der Geschichte der Zellsegmentierung. Ihre Einschränkungen haben jedoch dazu geführt, dass sich das Feld in Richtung Deep-Learning-basierter Modelle entwickelt hat, die bei anspruchsvolleren Bildern eine wesentlich höhere Genauigkeit bieten.
Als die Bildverarbeitungstechniken an ihre Grenzen stießen, verlagerte sich die Zellsegmentierung auf lernbasierte Ansätze. Im Gegensatz zu regelbasierten Methoden erkennen Deep-Learning-Modelle Muster direkt aus den Daten und sind daher besser an überlappende Zellen, variable Formen und unterschiedliche Bildgebungsmodalitäten anpassbar.
Faltungsneuronale Netze (Convolutional Neural Networks, CNNs) sind eine Klasse von Deep-Learning-Architekturen, die in der Computer Vision weit verbreitet sind. Sie verarbeiten Bilder in Schichten: Die ersten Schichten erkennen einfache Merkmale wie Kanten und Texturen, während tiefere Schichten komplexere Formen und Strukturen erfassen. Durch diesen schichtweisen Ansatz sind CNNs für viele visuelle Aufgaben geeignet, von der Erkennung von Alltagsgegenständen über die Mustererkennung bis hin zur Analyse biomedizinischer Bilder.
Modelle wie YOLO11 basieren auf diesen Prinzipien des Deep Learning. Sie erweitern CNN-basierte Architekturen um Techniken zur Objekterkennung und Instanzsegmentierung in Echtzeit, die es ermöglichen, Zellen schnell zu lokalisieren und ihre Grenzen zu umreißen.
Hybride Pipelines verbessern die Zellsegmentierung, indem sie die Stärken mehrerer Methoden kombinieren. Diese können klassische Bildverarbeitungs- und Deep-Learning-Modelle oder sogar verschiedene Deep-Learning-basierte Modelle umfassen, die zusammenarbeiten.
So kann eine Methode beispielsweise Mikroskopiebilder verbessern oder vorverarbeiten, um Rauschen zu reduzieren und Grenzen zu schärfen, während ein anderes Modell zur Erkennung und Segmentierung der Zellen verwendet wird. Durch diese Aufgabenteilung verbessern hybride Ansätze die Genauigkeit, verarbeiten komplexe Bilder effektiver und machen groß angelegte Studien zuverlässiger.
Ein weiterer wichtiger Faktor, der bei der Zellsegmentierung durch Computer Vision berücksichtigt werden muss, sind die Bilddaten. Computer-Vision-Modelle sind in hohem Maße von großen, hochwertigen Datensätzen abhängig, um zu lernen, wie man Zellen genau identifiziert und trennt.
Diese Datensätze bestehen in der Regel aus Mikroskopiebildern, die mit Kommentaren versehen sind. Genauso wichtig wie die Rohbilder ist die Beschriftung der Daten, die eine entscheidende Rolle bei der Erstellung effektiver Datensätze spielt, da sie dem Modell wichtige Informationen liefert.
Wenn wir zum Beispiel ein Modell wie YOLO11 trainieren wollen, um Krebszellen aus Mikroskopbildern zu segmentieren, brauchen wir beschriftete Beispiele, die zeigen, wo jede Zelle beginnt und endet. Diese Beschriftungen dienen als Leitfaden, der dem Modell beibringt, wie es die Zellmorphologie und -grenzen erkennen kann. Die Beschriftungen können von Hand gezeichnet oder mit halbautomatischen Tools erstellt werden, um Zeit zu sparen.
Die Art der Beschriftung hängt auch von der Aufgabe ab. Bei der Objekterkennung werden Begrenzungsrahmen um jede Zelle gezeichnet. Bei der Segmentierung beispielsweise sind die Beschriftungen eher detaillierte Masken, die den genauen Umriss jeder Zelle nachzeichnen. Durch die Wahl der richtigen Art von Beschriftung und Trainingsdaten lernt das Modell, was es für die Aufgabe braucht.
Der Aufbau von Datensätzen für die Computer Vision kann im Allgemeinen schwierig sein, insbesondere wenn es keine bestehenden Bildsammlungen gibt oder wenn das Gebiet sehr einzigartig und spezialisiert ist. Auf dem Gebiet der Zellforschung gibt es jedoch technische Schwierigkeiten, die die Datenerfassung und -kommentierung noch komplexer machen.
Mikroskopiebilder können je nach Zellabbildungsmethode sehr unterschiedlich aussehen. Bei der Fluoreszenzmikroskopie werden zum Beispiel Farbstoffe verwendet, die Teile einer Zelle zum Leuchten bringen. Diese Fluoreszenzbilder heben Details hervor, die sonst nur schwer zu sehen sind.
Die Beschriftung ist eine weitere große Herausforderung. Die manuelle Beschriftung von Tausenden von Zellen ist langsam und erfordert Fachwissen. Die Zellen überschneiden sich oft, verändern ihre Form oder erscheinen undeutlich, so dass sich leicht Fehler einschleichen können. Halbautomatische Tools können den Prozess zwar beschleunigen, doch ist in der Regel eine menschliche Aufsicht erforderlich, um die Qualität zu gewährleisten.
Um die Arbeit zu erleichtern, verwenden die Forscher manchmal einfachere Anmerkungen, wie z. B. "Location-of-Interest"-Markierungen, die anzeigen, wo sich Zellen befinden, anstatt vollständige Umrisse zu zeichnen. Diese Markierungen sind zwar weniger präzise, bieten aber dennoch wichtige Anhaltspunkte für das Training.
Darüber hinaus bringt die gemeinsame Nutzung von Daten in der Biologie weitere Komplikationen mit sich. Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, der Zustimmung der Patienten und der unterschiedlichen Ausstattung der einzelnen Labors mit bildgebenden Verfahren können die Erstellung einheitlicher, hochwertiger Datensätze erschweren.
Trotz dieser Hindernisse haben Open-Source-Datensätze einen großen Unterschied gemacht. Öffentliche Sammlungen, die über Plattformen wie GitHub zur Verfügung gestellt werden, bieten Tausende von beschrifteten Bildern für viele Zelltypen und Bildgebungsmethoden und helfen dabei, Modelle besser auf reale Szenarien zu verallgemeinern.
Nachdem wir nun ein besseres Verständnis der Daten und Methoden für die Segmentierung von Zellen mit Hilfe der Computer Vision haben, wollen wir uns nun einige der realen Anwendungen der Zellsegmentierung und der Computer Vision ansehen.
Die Einzelzellanalyse oder die Untersuchung einzelner Zellen anstelle ganzer Gewebeproben hilft Wissenschaftlern, Details zu erkennen, die auf breiterer Ebene oft übersehen werden. Dieser Ansatz wird in der Zellbiologie, der Arzneimittelforschung und der Diagnostik häufig verwendet, um zu verstehen, wie Zellen unter verschiedenen Bedingungen funktionieren und reagieren.
In der Krebsforschung zum Beispiel enthält eine Gewebeprobe oft eine Mischung aus Krebszellen, Immunzellen und Stützzellen (Stromazellen). Wenn man nur das Gewebe als Ganzes betrachtet, können wichtige Unterschiede verborgen bleiben, etwa wie Immunzellen mit Tumoren interagieren oder wie sich Krebszellen in der Nähe von Blutgefäßen verhalten.
Die Einzelzellanalyse ermöglicht es den Forschern, diese Zelltypen zu trennen und einzeln zu untersuchen, was für das Verständnis der Behandlungsreaktionen und des Krankheitsverlaufs von entscheidender Bedeutung ist. Modelle wie YOLO11, die die Segmentierung von Instanzen unterstützen, können jede Zelle erkennen und ihre genaue Form umreißen, selbst in überfüllten oder überlappenden Bildern. Indem YOLO11 komplexe Mikroskopiebilder in strukturierte Daten umwandelt, ermöglicht es Forschern, Tausende von Zellen schnell und konsistent zu analysieren.
Zellen teilen sich, bewegen sich und reagieren auf ihre Umgebung auf unterschiedliche Weise. Die Analyse, wie sich lebende Zellen im Laufe der Zeit verändern, hilft Wissenschaftlern zu verstehen, wie sie sich bei Gesundheit und Krankheit verhalten.
Mit Instrumenten wie Phasenkontrast oder hochauflösender Mikroskopie können die Forscher diese Veränderungen verfolgen, ohne Farbstoffe oder Markierungen hinzuzufügen. Dadurch bleiben die Zellen in ihrem natürlichen Zustand und die Ergebnisse sind zuverlässiger.
Die Verfolgung von Zellen im Zeitverlauf hilft auch dabei, Details zu erfassen, die sonst übersehen werden könnten. Eine Zelle könnte sich schneller bewegen als andere, sich auf ungewöhnliche Weise teilen oder stark auf einen Reiz reagieren. Die Aufzeichnung dieser subtilen Unterschiede vermittelt ein klareres Bild davon, wie sich Zellen unter realen Bedingungen verhalten.
Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLOv8 machen diesen Prozess schneller und konsistenter. Durch die Erkennung und Verfolgung einzelner Zellen über Bildsequenzen hinweg kann YOLOv8 Zellbewegungen, Teilungen und Interaktionen automatisch überwachen, selbst wenn sich Zellen überlappen oder ihre Form verändern.
Erkenntnisse aus Computer-Vision-Modellen wie YOLO11, die für die Segmentierung ganzer Zellen verwendet werden, können eine größere Wirkung entfalten, wenn sie mit Bioinformatik (der Verwendung von Berechnungsmethoden zur Analyse biologischer Daten) und Multi-omics (der Integration von DNA-, RNA- und Proteininformationen) kombiniert werden. Zusammen bringen diese Methoden die Forschung über das Zeichnen von Zellgrenzen hinaus und zum Verständnis der Bedeutung dieser Grenzen.
Anstatt nur festzustellen, wo sich die Zellen befinden, können die Wissenschaftler untersuchen, wie sie interagieren, wie sich die Gewebestruktur bei Krankheiten verändert und wie kleine Veränderungen der Zellform mit molekularen Aktivitäten zusammenhängen.
Nehmen wir eine Tumorprobe: Durch die Verknüpfung der Größe, Form oder Position von Krebszellen mit ihren molekularen Profilen können Forscher Korrelationen mit Genmutationen, Genexpression oder abnormaler Proteinaktivität finden. So werden aus statischen Bildern praktische Erkenntnisse, die helfen, die Genaktivität in Tumoren zu verfolgen, das Verhalten von Proteinen in Echtzeit abzubilden und Referenzatlanten zu erstellen, die Struktur und Funktion miteinander verbinden.
Hier sind einige der wichtigsten Vorteile des Einsatzes von Computer Vision für die Zellsegmentierung:
Die Computervision bietet zwar viele Vorteile für die Zellsegmentierung, hat aber auch einige Einschränkungen. Hier sind einige Faktoren zu beachten:
Die nächste Generation der Zellsegmentierung wird wahrscheinlich durch Computer-Vision-Modelle definiert werden, die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Skalierbarkeit kombinieren. Modelle wie das U-Net waren sehr einflussreich, aber sie können sehr rechenintensiv sein. Mit den Fortschritten in der Computer Vision bewegen sich die Forscher in Richtung von Modellen, die sowohl hohe Genauigkeit als auch Echtzeitleistung bieten.
So können moderne Modelle wie Ultralytics YOLOv8 Mikroskopie-Bilder viel schneller segmentieren als herkömmliche Ansätze und dennoch scharfe und genaue Grenzen erzeugen.
In einer kürzlich durchgeführten Studie zur Transmissionselektronenmikroskopie (TEM) zeigten die Leistungskennzahlen, dass YOLOv8 bis zu 43 Mal schneller als U-Net lief. Diese Art von Leistung ermöglicht die Analyse großer Datensätze in Echtzeit, was bei immer umfangreicheren Bildgebungsstudien immer wichtiger wird.
Diese Verbesserungen werden bereits in die Praxis umgesetzt. Plattformen wie Theiascope™ von Theia Scientific integrieren Ultralytics YOLO-Modelle mit der Transmissionselektronenmikroskopie (TEM) und ermöglichen so eine konsistente und maßstabsgetreue Segmentierung von Nanostrukturen. Die Plattform nutzt Ultralytics YOLO-Modelle für die Echtzeit-Erkennung und -Segmentierung, identifiziert automatisch Strukturen in TEM-Bildern, sobald diese aufgenommen werden, und wandelt sie in zuverlässige, analysierbare Daten um.
Die Zellsegmentierung spielt eine Schlüsselrolle in der modernen Mikroskopie und biomedizinischen Forschung. Sie ermöglicht es Wissenschaftlern, einzelne Zellen zu beobachten, das Fortschreiten von Krankheiten zu verfolgen und zu überwachen, wie sich Behandlungen auf das Zellverhalten auswirken. KI-Modelle wie YOLO11 machen diesen Prozess schneller und präziser. Durch die einfache Handhabung großer, komplexer Bilder stellen sie sicher, dass Experimente wiederholbar und skalierbar sind.
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