17 de septiembre de 2025
Aprenda cómo funciona la segmentación celular y cómo Vision AI mejora el análisis de microscopía con aprendizaje profundo, métricas clave, conjuntos de datos y usos en el mundo real.
Muchos avances en el descubrimiento de fármacos, la investigación del cáncer o la medicina personalizada comienzan con un reto clave: ver las células con claridad. Los científicos dependen de imágenes claras para seguir el comportamiento celular, evaluar fármacos y explorar nuevas terapias.
Una sola imagen de microscopía puede contener miles de células superpuestas, lo que dificulta la visualización de los límites. La segmentación celular pretende resolver este problema separando claramente cada célula para un análisis preciso.
Pero la segmentación celular no siempre es sencilla. Un solo estudio puede producir miles de imágenes microscópicas detalladas, demasiadas para revisarlas a mano. A medida que crecen los conjuntos de datos, los científicos necesitan formas más rápidas y fiables de separar y estudiar las células.
De hecho, muchos científicos están adoptando la visión por ordenador, una rama de la IA que permite a las máquinas interpretar y analizar la información visual. Por ejemplo, modelos como Ultralytics YOLO11, que admiten la segmentación de instancias, pueden entrenarse para separar células e incluso detectar estructuras subcelulares. Esto permite realizar análisis precisos en cuestión de segundos, en lugar de horas, lo que ayuda a los investigadores a ampliar sus estudios de forma eficiente.
En este artículo exploraremos cómo funciona la segmentación celular, cómo la mejora la visión por ordenador y dónde se aplica en el mundo real. Empecemos.
Tradicionalmente, los científicos segmentaban las células a mano, trazándolas en imágenes de microscopía. Esto funcionaba bien en proyectos pequeños, pero era lento, incoherente y propenso a errores. Con miles de células superpuestas en una sola imagen, el trazado manual se convierte rápidamente en una tarea abrumadora y en un importante cuello de botella.
La visión por ordenador ofrece una opción más rápida y fiable. Se trata de una rama de la IA impulsada por el aprendizaje profundo, en la que las máquinas aprenden patrones a partir de grandes conjuntos de imágenes. En la investigación celular, esto significa que pueden reconocer y separar células individuales con gran precisión.
En concreto, los modelos de IA de visión como Ultralytics YOLO11 admiten tareas como la detección de objetos y la segmentación de instancias, y pueden entrenarse en conjuntos de datos personalizados para analizar células. La detección de objetos permite encontrar y etiquetar cada célula de una imagen, incluso cuando aparecen muchas juntas.
La segmentación de instancias va un paso más allá al dibujar límites precisos alrededor de cada célula, capturando sus formas exactas. La integración de estas funciones de Vision AI en los procesos de segmentación celular permite a los investigadores automatizar flujos de trabajo complejos y procesar imágenes de microscopía de alta resolución con eficacia.
Los métodos de segmentación celular han cambiado mucho a lo largo de los años. Las primeras técnicas de segmentación de imágenes funcionaban con imágenes sencillas, pero se complicaban a medida que los conjuntos de datos crecían y las células se hacían más difíciles de distinguir.
Para superar estos límites, se desarrollaron enfoques más avanzados, que dieron lugar a los actuales modelos de visión por ordenador que aportan velocidad, precisión y escalabilidad a los estudios de microbiología y microscopía.
A continuación, vamos a ver cómo han evolucionado los algoritmos de segmentación, desde los métodos básicos de umbralización hasta los modelos de aprendizaje profundo de vanguardia y las canalizaciones híbridas.
Antes de los avances en visión por ordenador, la segmentación celular se basaba en técnicas tradicionales de procesamiento de imágenes. Estos métodos se basaban en reglas y operaciones definidas manualmente, como detectar bordes, separar el primer plano del fondo o suavizar formas. A diferencia de los modelos de visión por ordenador, que pueden aprender patrones directamente de los datos, el procesamiento de imágenes depende de algoritmos fijos que se aplican de la misma manera en todas las imágenes.
Uno de los primeros enfoques fue el umbral, un método que separa las células del fondo comparando los niveles de brillo de los píxeles. Esto funciona bien cuando hay un fuerte contraste entre las células y su entorno.
Para refinar los resultados, se utilizan operaciones morfológicas como la dilatación (expansión de formas) y la erosión (contracción de formas) para suavizar bordes, eliminar ruido o cerrar pequeños huecos. En el caso de las celdas que se tocan o se solapan, una técnica llamada segmentación por cuencas ayuda a separarlas trazando límites donde las celdas se encuentran.
Aunque estas técnicas tienen dificultades con casos complejos como células superpuestas o imágenes ruidosas, siguen siendo útiles para aplicaciones más sencillas y son una parte importante de la historia de la segmentación celular. Sin embargo, sus limitaciones han empujado el campo hacia modelos basados en el aprendizaje profundo, que ofrecen una precisión mucho mayor en imágenes más complejas.
A medida que las técnicas de procesamiento de imágenes alcanzaron sus límites, la segmentación celular se desplazó hacia enfoques basados en el aprendizaje. A diferencia de los métodos basados en reglas, los modelos de aprendizaje profundo identifican patrones directamente a partir de los datos, lo que los hace más adaptables a células superpuestas, formas variables y diferentes modalidades de imagen.
Las redes neuronales convolucionales (CNN) son una clase de arquitecturas de aprendizaje profundo muy utilizadas en visión por ordenador. Procesan las imágenes en capas: las primeras capas detectan características sencillas como bordes y texturas, mientras que las capas más profundas capturan formas y estructuras más complejas. Este enfoque por capas hace que las CNN sean eficaces para muchas tareas visuales, desde el reconocimiento de objetos cotidianos hasta el análisis de imágenes biomédicas, pasando por el reconocimiento de patrones.
Modelos como YOLO11 se basan en estos principios de aprendizaje profundo. Amplían las arquitecturas basadas en CNN con técnicas de detección de objetos y segmentación de instancias en tiempo real, lo que permite localizar rápidamente las células y delinear sus límites.
Los canales híbridos mejoran la segmentación celular combinando los puntos fuertes de varios métodos. Estos pueden incluir modelos clásicos de procesamiento de imágenes y de aprendizaje profundo, o incluso diferentes modelos basados en el aprendizaje profundo trabajando juntos.
Por ejemplo, un método puede mejorar o preprocesar las imágenes de microscopía para reducir el ruido y afinar los límites, mientras que otro modelo se utiliza para detectar y segmentar las células. Al dividir las tareas de este modo, los enfoques híbridos mejoran la precisión, manejan imágenes complejas con mayor eficacia y hacen más fiables los estudios a gran escala.
Otro factor clave que hay que tener en cuenta en la segmentación celular basada en la visión por ordenador son los datos de imagen. Los modelos de visión por ordenador dependen en gran medida de grandes conjuntos de datos de alta calidad para aprender a identificar y separar células con precisión.
Estos conjuntos de datos suelen consistir en imágenes de microscopía acompañadas de anotaciones. Tan importante como las imágenes en bruto, la anotación o etiquetado de los datos desempeña un papel crucial en la creación de conjuntos de datos eficaces, ya que proporciona al modelo información clave.
Por ejemplo, si queremos entrenar un modelo como YOLO11 para segmentar células cancerosas a partir de imágenes de microscopía, necesitamos ejemplos etiquetados que muestren dónde empieza y acaba cada célula. Estas etiquetas sirven de guía y enseñan al modelo a reconocer la morfología y los límites de las células. Las anotaciones pueden dibujarse a mano o crearse con herramientas semiautomatizadas para ahorrar tiempo.
El tipo de anotación también depende de la tarea. Para la detección de objetos, se dibujan cuadros delimitadores alrededor de cada celda. En el caso de la segmentación, las etiquetas son más bien máscaras detalladas que trazan el contorno exacto de cada celda. Elegir el tipo de anotación y los datos de entrenamiento adecuados ayuda al modelo a aprender lo que necesita para cada tarea.
En general, construir conjuntos de datos de visión por ordenador puede resultar difícil, sobre todo cuando no existen colecciones de imágenes o cuando el campo es muy singular y especializado. Pero en el campo de la investigación celular, existen dificultades técnicas que hacen aún más compleja la recopilación y anotación de datos.
Las imágenes microscópicas pueden tener un aspecto muy diferente dependiendo del método de obtención de imágenes celulares. Por ejemplo, la microscopía de fluorescencia utiliza tintes que hacen brillar partes de una célula. Estas imágenes de fluorescencia resaltan detalles que de otro modo serían difíciles de ver.
La anotación es otro reto importante. Etiquetar miles de células a mano es lento y requiere conocimientos especializados. Las células a menudo se solapan, cambian de forma o aparecen borrosas, por lo que es fácil que se produzcan errores. Las herramientas semiautomatizadas pueden acelerar el proceso, pero suele ser necesaria la supervisión humana para garantizar la calidad.
Para aligerar la carga de trabajo, los investigadores utilizan a veces anotaciones más sencillas, como marcadores de localización de interés que indican dónde están las células, en lugar de dibujar contornos completos. Aunque menos precisos, estos marcadores siguen proporcionando una orientación crucial para el entrenamiento.
Además, el intercambio de datos en biología añade otras complicaciones. Los problemas de privacidad, el consentimiento de los pacientes y las diferencias en los equipos de obtención de imágenes entre laboratorios pueden dificultar la creación de conjuntos de datos coherentes y de alta calidad.
A pesar de estos obstáculos, los conjuntos de datos de código abierto han marcado una gran diferencia. Las colecciones públicas compartidas a través de plataformas como GitHub proporcionan miles de imágenes etiquetadas de muchos tipos de células y métodos de imagen, lo que ayuda a generalizar mejor los modelos a escenarios del mundo real.
Ahora que conocemos mejor los datos y métodos utilizados para segmentar células con visión por ordenador, veamos algunas de las aplicaciones reales de la segmentación celular y la visión por ordenador.
El análisis unicelular, es decir, el estudio de células individuales en lugar de muestras enteras de tejido, ayuda a los científicos a ver detalles que a menudo se pasan por alto a un nivel más amplio. Este enfoque se utiliza ampliamente en biología celular, descubrimiento de fármacos y diagnóstico para comprender cómo funcionan y responden las células en diferentes condiciones.
Por ejemplo, en la investigación del cáncer, una muestra de tejido suele contener una mezcla de células cancerosas, células inmunitarias y células de sostén (estroma). Observar sólo el tejido en su conjunto puede ocultar diferencias importantes, como la forma en que las células inmunitarias interactúan con los tumores o cómo se comportan las células cancerosas cerca de los vasos sanguíneos.
El análisis unicelular permite a los investigadores separar estos tipos celulares y estudiarlos individualmente, lo que resulta crucial para comprender las respuestas al tratamiento y la progresión de la enfermedad. Modelos como YOLO11, que admiten la segmentación de instancias, pueden detectar cada célula y delinear su forma exacta, incluso en imágenes abarrotadas o superpuestas. Al convertir complejas imágenes de microscopía en datos estructurados, YOLO11 permite a los investigadores analizar miles de células de forma rápida y coherente.
Las células se dividen, se mueven y responden a su entorno de diferentes maneras. Analizar cómo cambian las células vivas a lo largo del tiempo ayuda a los científicos a entender cómo se comportan en la salud y la enfermedad.
Con herramientas como el contraste de fases o la microscopía de alta resolución, los investigadores pueden seguir estos cambios sin añadir colorantes ni etiquetas. Esto mantiene las células en su estado natural y hace que los resultados sean más fiables.
El seguimiento de las células a lo largo del tiempo también ayuda a captar detalles que de otro modo podrían pasarse por alto. Una célula puede moverse más rápido que otras, dividirse de forma inusual o responder con fuerza a un estímulo. El registro de estas sutiles diferencias proporciona una imagen más clara de cómo se comportan las células en condiciones reales.
Los modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLOv8 hacen que este proceso sea más rápido y coherente. Mediante la detección y el seguimiento de células individuales a través de secuencias de imágenes, YOLOv8 puede supervisar los movimientos, las divisiones y las interacciones celulares de forma automática, incluso cuando las células se superponen o cambian de forma.
Los modelos de visión computerizada como YOLO11, utilizados para la segmentación de células completas, pueden tener una mayor repercusión si se combinan con la bioinformática (el uso de métodos computacionales para analizar datos biológicos) y la multiómica (la integración de información sobre ADN, ARN y proteínas). Juntos, estos métodos hacen que la investigación vaya más allá del trazado de los límites celulares y se adentre en la comprensión del significado de esos límites.
En lugar de limitarse a identificar dónde están las células, los científicos pueden estudiar cómo interactúan, cómo cambia la estructura de los tejidos en caso de enfermedad y cómo los pequeños cambios en la forma celular se relacionan con la actividad molecular.
Consideremos una muestra de tumor: al vincular el tamaño, la forma o la posición de las células cancerosas con sus perfiles moleculares, los investigadores pueden encontrar correlaciones con mutaciones genéticas, expresión génica o actividad proteica anormal. De este modo, las imágenes estáticas se convierten en conocimientos prácticos que ayudan a rastrear la actividad de los genes en los tumores, cartografiar el comportamiento de las proteínas en tiempo real y crear atlas de referencia que relacionan la estructura con la función.
Estas son algunas de las principales ventajas de utilizar la visión por ordenador para la segmentación celular:
Aunque la visión por ordenador aporta muchas ventajas a la segmentación celular, también tiene algunas limitaciones. He aquí algunos factores a tener en cuenta:
La próxima generación de segmentación celular estará probablemente definida por modelos de visión por ordenador que combinen velocidad, precisión y escalabilidad. Modelos como U-Net han tenido una gran influencia, pero pueden ser muy exigentes desde el punto de vista computacional. Con los avances en visión por ordenador, los investigadores están avanzando hacia modelos que ofrezcan a la vez una gran precisión y rendimiento en tiempo real.
Por ejemplo, los modelos más avanzados, como Ultralytics YOLOv8, pueden segmentar imágenes de microscopía mucho más rápido que los métodos tradicionales, sin dejar de producir límites nítidos y precisos.
En un reciente estudio de microscopía electrónica de transmisión (MET), los parámetros de rendimiento mostraron que YOLOv8 funcionaba hasta 43 veces más rápido que U-Net. Este tipo de rendimiento permite analizar grandes conjuntos de datos en tiempo real, algo cada vez más importante a medida que aumenta el tamaño de los estudios de imagen.
Estas mejoras ya se están poniendo en práctica. Plataformas como Theiascope™ de Theia Scientific integran los modelos YOLO de Ultralytics con la microscopía electrónica de transmisión (TEM), lo que permite segmentar estructuras a nanoescala de forma coherente y a escala. La plataforma utiliza modelos Ultralytics YOLO para la detección y segmentación en tiempo real, identificando automáticamente estructuras en imágenes TEM a medida que se capturan y convirtiéndolas en datos fiables y listos para analizar.
La segmentación celular desempeña un papel fundamental en la microscopía moderna y la investigación biomédica. Permite a los científicos observar células individuales, seguir la progresión de enfermedades y controlar cómo afectan los tratamientos al comportamiento celular. Los modelos de IA de visión como YOLO11 hacen que este proceso sea más rápido y preciso. Al manejar con facilidad imágenes grandes y complejas, garantizan la repetibilidad y escalabilidad de los experimentos.
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