17 septembre 2025
Découvrez comment fonctionne la segmentation cellulaire et comment Vision AI améliore l'analyse de la microscopie grâce à l'apprentissage profond, aux métriques clés, aux ensembles de données et aux utilisations dans le monde réel.
De nombreuses percées dans la découverte de médicaments, la recherche sur le cancer ou la médecine personnalisée commencent par un défi majeur : voir clairement les cellules. Les scientifiques ont besoin d'images claires pour suivre le comportement des cellules, évaluer les médicaments et explorer de nouvelles thérapies.
Une seule image de microscopie peut contenir des milliers de cellules qui se chevauchent, ce qui rend les limites difficiles à voir. La segmentation cellulaire vise à résoudre ce problème en séparant clairement chaque cellule pour une analyse précise.
Mais la segmentation cellulaire n'est pas toujours simple. Une seule étude peut produire des milliers d'images microscopiques détaillées, bien trop nombreuses pour être examinées à la main. À mesure que les ensembles de données augmentent, les scientifiques ont besoin de moyens plus rapides et plus fiables pour séparer et étudier les cellules.
En fait, de nombreux scientifiques adoptent la vision artificielle, une branche de l'IA qui permet aux machines d'interpréter et d'analyser les informations visuelles. Par exemple, des modèles tels que Ultralytics YOLO11, qui prennent en charge la segmentation des instances, peuvent être entraînés à séparer les cellules et même à détecter les structures subcellulaires. Cela permet une analyse précise en quelques secondes, plutôt qu'en quelques heures, ce qui aide les chercheurs à étendre leurs études de manière efficace.
Dans cet article, nous verrons comment fonctionne la segmentation cellulaire, comment la vision par ordinateur l'améliore et où elle est appliquée dans le monde réel. Commençons par le commencement !
Traditionnellement, les scientifiques segmentaient les cellules à la main, en les traçant sur les images de microscopie. Cette méthode fonctionnait bien pour les petits projets, mais elle était lente, incohérente et sujette aux erreurs. Avec des milliers de cellules qui se chevauchent dans une seule image, le traçage manuel devient rapidement excessif et constitue un goulot d'étranglement majeur.
La vision par ordinateur offre une option plus rapide et plus fiable. Il s'agit d'une branche de l'IA basée sur l'apprentissage profond, où les machines apprennent des modèles à partir de grands ensembles d'images. Dans la recherche cellulaire, cela signifie qu'elles peuvent reconnaître et séparer des cellules individuelles avec une grande précision.
Plus précisément, les modèles d'IA de vision comme Ultralytics YOLO11 prennent en charge des tâches telles que la détection d'objets et la segmentation d'instances, et peuvent être entraînés sur des ensembles de données personnalisés afin d'analyser les cellules. La détection d'objets permet de trouver et d'étiqueter chaque cellule d'une image, même lorsque plusieurs apparaissent ensemble.
La segmentation par instance va encore plus loin en traçant des limites précises autour de chaque cellule, capturant ainsi leurs formes exactes. L'intégration de ces capacités de Vision AI dans les pipelines de segmentation cellulaire permet aux chercheurs d'automatiser des flux de travail complexes et de traiter efficacement des images de microscopie à haute résolution.
Les méthodes de segmentation cellulaire ont beaucoup évolué au fil des ans. Les premières techniques de segmentation d'images fonctionnaient pour les images simples, mais se sont révélées inefficaces lorsque les ensembles de données se sont agrandis et que les cellules sont devenues plus difficiles à distinguer.
Pour surmonter ces limites, des approches plus avancées ont été développées, aboutissant aux modèles de vision par ordinateur d'aujourd'hui qui apportent vitesse, précision et évolutivité aux études de microbiologie et de microscopie.
Ensuite, nous verrons comment les algorithmes de segmentation ont évolué, depuis les méthodes de seuillage de base jusqu'aux modèles d'apprentissage profond de pointe et aux pipelines hybrides.
Avant les progrès de la vision par ordinateur, la segmentation cellulaire reposait sur des techniques traditionnelles de traitement d'images. Ces méthodes reposaient sur des règles et des opérations définies manuellement, telles que la détection des bords, la séparation du premier plan de l'arrière-plan ou le lissage des formes. Contrairement aux modèles de vision par ordinateur, qui peuvent apprendre des modèles directement à partir des données, le traitement d'images dépend d'algorithmes fixes appliqués de la même manière à toutes les images.
L'une des premières approches était le seuillage, une méthode qui sépare les cellules de l'arrière-plan en comparant les niveaux de luminosité des pixels. Cette méthode fonctionne bien lorsqu'il existe un fort contraste entre les cellules et leur environnement.
Pour affiner les résultats, des opérations morphologiques telles que la dilatation (expansion des formes) et l'érosion (rétrécissement des formes) sont utilisées pour lisser les bords, supprimer le bruit ou combler les petites lacunes. Pour les cellules qui se touchent ou se chevauchent, une technique appelée segmentation par bassin versant permet de les séparer en traçant des limites là où les cellules se rencontrent.
Bien que ces techniques aient du mal à traiter les cas complexes tels que les cellules qui se chevauchent ou les images bruitées, elles restent utiles pour les applications plus simples et constituent une partie importante de l'histoire de la segmentation cellulaire. Leurs limites ont toutefois poussé le domaine vers des modèles basés sur l'apprentissage profond, qui offrent une précision beaucoup plus élevée pour des images plus difficiles.
Les techniques de traitement d'images ayant atteint leurs limites, la segmentation cellulaire s'est orientée vers des approches basées sur l'apprentissage. Contrairement aux méthodes basées sur des règles, les modèles d'apprentissage profond identifient des modèles directement à partir des données, ce qui les rend plus adaptables aux cellules qui se chevauchent, aux formes variables et aux différentes modalités d'imagerie.
Les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) sont une classe d'architectures d'apprentissage profond largement utilisées dans le domaine de la vision par ordinateur. Ils traitent les images par couches : les premières couches détectent des caractéristiques simples telles que les bords et les textures, tandis que les couches plus profondes capturent des formes et des structures plus complexes. Cette approche par couches rend les CNN efficaces pour de nombreuses tâches visuelles, de la reconnaissance d'objets quotidiens à l'analyse d'images biomédicales, en passant par la reconnaissance de formes.
Des modèles comme YOLO11 sont construits sur ces principes d'apprentissage profond. Ils étendent les architectures basées sur le CNN avec des techniques de détection d'objets et de segmentation d'instances en temps réel, ce qui permet de localiser rapidement les cellules et de tracer leurs limites.
Les pipelines hybrides améliorent la segmentation cellulaire en combinant les forces de plusieurs méthodes. Il peut s'agir de modèles classiques de traitement d'images et d'apprentissage profond, ou même de différents modèles basés sur l'apprentissage profond fonctionnant ensemble.
Par exemple, une méthode peut améliorer ou prétraiter les images de microscopie pour réduire le bruit et affiner les limites, tandis qu'un autre modèle est utilisé pour détecter et segmenter les cellules. En divisant les tâches de cette manière, les approches hybrides améliorent la précision, traitent plus efficacement les images complexes et rendent les études à grande échelle plus fiables.
Les données d'image constituent un autre facteur clé à prendre en compte dans la segmentation cellulaire pilotée par la vision par ordinateur. Les modèles de vision par ordinateur dépendent fortement de grands ensembles de données de haute qualité pour apprendre à identifier et à séparer les cellules avec précision.
Ces ensembles de données sont généralement constitués d'images de microscopie associées à des annotations. Tout aussi importante que les images brutes, l'annotation ou l'étiquetage des données joue un rôle crucial dans la création d'ensembles de données efficaces, car elle fournit au modèle des informations essentielles.
Par exemple, si nous voulons entraîner un modèle comme YOLO11 à segmenter des cellules cancéreuses à partir d'images microscopiques, nous avons besoin d'exemples étiquetés qui indiquent où commence et où finit chaque cellule. Ces étiquettes servent de guide et apprennent au modèle à reconnaître la morphologie et les limites des cellules. Les annotations peuvent être dessinées à la main ou créées à l'aide d'outils semi-automatiques pour gagner du temps.
Le type d'annotation dépend également de la tâche. Pour la détection d'objets, des boîtes de délimitation sont dessinées autour de chaque cellule. Pour la segmentation des instances, les étiquettes sont plutôt des masques détaillés qui tracent le contour exact de chaque cellule. Le choix du bon type d'annotation et de données d'entraînement permet au modèle d'apprendre ce dont il a besoin pour accomplir sa tâche.
En général, la constitution d'ensembles de données de vision par ordinateur peut s'avérer difficile, en particulier lorsqu'il n'existe pas de collections d'images ou lorsque le domaine est très unique et spécialisé. Mais dans le domaine de la recherche cellulaire, il existe des difficultés techniques qui rendent la collecte et l'annotation des données encore plus complexes.
Les images de microscopie peuvent être très différentes selon la méthode d'imagerie cellulaire utilisée. Par exemple, la microscopie à fluorescence utilise des colorants qui font briller des parties de la cellule. Ces images de fluorescence mettent en évidence des détails qui sont autrement difficiles à voir.
L'annotation est un autre défi majeur. L'étiquetage de milliers de cellules à la main est lent et nécessite une expertise dans le domaine. Les cellules se chevauchent souvent, changent de forme ou apparaissent pâles, ce qui facilite l'apparition d'erreurs. Des outils semi-automatiques peuvent accélérer le processus, mais une supervision humaine est généralement nécessaire pour garantir la qualité.
Pour alléger la charge de travail, les chercheurs utilisent parfois des annotations plus simples, telles que des marqueurs de localisation d'intérêt qui indiquent où se trouvent les cellules, plutôt que de dessiner des contours complets. Bien que moins précis, ces marqueurs fournissent néanmoins des indications cruciales pour la formation.
En outre, le partage des données en biologie ajoute d'autres complications. Les préoccupations en matière de protection de la vie privée, le consentement des patients et les différences d'équipement d'imagerie entre les laboratoires peuvent rendre plus difficile la constitution d'ensembles de données cohérents et de haute qualité.
Malgré ces obstacles, les ensembles de données en libre accès ont fait une grande différence. Les collections publiques partagées par des plateformes telles que GitHub fournissent des milliers d'images étiquetées pour de nombreux types de cellules et de méthodes d'imagerie, ce qui permet aux modèles de mieux s'adapter aux scénarios du monde réel.
Maintenant que nous avons une meilleure compréhension des données et des méthodes utilisées pour segmenter les cellules à l'aide de la vision par ordinateur, examinons quelques-unes des applications réelles de la segmentation cellulaire et de la vision par ordinateur.
L'analyse unicellulaire, c'est-à-dire l'étude de cellules individuelles au lieu d'échantillons de tissus entiers, permet aux scientifiques de voir des détails qui leur échappent souvent à un niveau plus large. Cette approche est largement utilisée en biologie cellulaire, en découverte de médicaments et en diagnostic pour comprendre comment les cellules fonctionnent et réagissent dans différentes conditions.
Par exemple, dans la recherche sur le cancer, un échantillon de tissu contient souvent un mélange de cellules cancéreuses, de cellules immunitaires et de cellules de soutien (stromales). Le fait de ne considérer que le tissu dans son ensemble peut masquer des différences importantes, comme la manière dont les cellules immunitaires interagissent avec les tumeurs ou dont les cellules cancéreuses se comportent à proximité des vaisseaux sanguins.
L'analyse unicellulaire permet aux chercheurs de séparer ces types de cellules et de les étudier individuellement, ce qui est essentiel pour comprendre les réponses aux traitements et la progression de la maladie. Des modèles comme YOLO11, qui prennent en charge la segmentation des instances, peuvent détecter chaque cellule et décrire sa forme exacte, même dans des images encombrées ou qui se chevauchent. En transformant des images microscopiques complexes en données structurées, YOLO11 permet aux chercheurs d'analyser des milliers de cellules rapidement et de manière cohérente.
Les cellules se divisent, se déplacent et réagissent à leur environnement de différentes manières. L'analyse de l'évolution des cellules vivantes dans le temps aide les scientifiques à comprendre leur comportement dans la santé et la maladie.
Grâce à des outils tels que la microscopie à contraste de phase ou à haute résolution, les chercheurs peuvent suivre ces changements sans ajouter de colorants ou d'étiquettes. Cela permet de conserver les cellules dans leur état naturel et de rendre les résultats plus fiables.
Le suivi des cellules dans le temps permet également de saisir des détails qui pourraient autrement passer inaperçus. Une cellule peut se déplacer plus rapidement que les autres, se diviser de manière inhabituelle ou réagir fortement à un stimulus. L'enregistrement de ces différences subtiles permet d'obtenir une image plus claire du comportement des cellules dans des conditions réelles.
Les modèles de vision par ordinateur tels que YOLOv8 d'Ultralytics rendent ce processus plus rapide et plus cohérent. En détectant et en suivant des cellules individuelles dans des séquences d'images, YOLOv8 peut surveiller automatiquement les mouvements, les divisions et les interactions cellulaires, même lorsque les cellules se chevauchent ou changent de forme.
Les enseignements tirés de modèles de vision artificielle tels que YOLO11, utilisés pour la segmentation des cellules entières, peuvent avoir un impact plus important lorsqu'ils sont combinés à la bio-informatique (l'utilisation de méthodes informatiques pour analyser les données biologiques) et à la multi-omique (l'intégration des informations relatives à l'ADN, à l'ARN et aux protéines). Ensemble, ces méthodes permettent à la recherche de ne plus se contenter de tracer les limites des cellules, mais de comprendre ce que ces limites signifient.
Au lieu de se contenter d'identifier l'emplacement des cellules, les scientifiques peuvent étudier leur interaction, la modification de la structure des tissus en cas de maladie et la façon dont de petites modifications de la forme des cellules sont liées à l'activité moléculaire.
Prenons un échantillon de tumeur : en associant la taille, la forme ou la position des cellules cancéreuses à leur profil moléculaire, les chercheurs peuvent trouver des corrélations avec les mutations génétiques, l'expression des gènes ou l'activité anormale des protéines. Les images statiques sont ainsi transformées en informations pratiques, ce qui permet de suivre l'activité des gènes dans les tumeurs, de cartographier le comportement des protéines en temps réel et d'établir des atlas de référence qui relient la structure à la fonction.
Voici quelques-uns des principaux avantages de l'utilisation de la vision par ordinateur pour la segmentation cellulaire :
Si la vision par ordinateur apporte de nombreux avantages à la segmentation cellulaire, elle présente également certaines limites. Voici quelques facteurs à prendre en compte :
La prochaine génération de segmentation cellulaire sera probablement définie par des modèles de vision par ordinateur combinant vitesse, précision et évolutivité. Les modèles tels que U-Net ont eu une grande influence, mais ils peuvent être très exigeants en termes de calcul. Grâce aux progrès de la vision par ordinateur, les chercheurs s'orientent vers des modèles qui offrent à la fois une grande précision et des performances en temps réel.
Par exemple, des modèles de pointe comme Ultralytics YOLOv8 peuvent segmenter des images de microscopie beaucoup plus rapidement que les approches traditionnelles tout en produisant des limites nettes et précises.
Lors d'une récente étude de microscopie électronique à transmission (TEM), les mesures de performance ont montré que YOLOv8 était jusqu'à 43 fois plus rapide qu'U-Net. Ce type de performance permet d'analyser de grands ensembles de données en temps réel, ce qui est de plus en plus important à mesure que les études d'imagerie prennent de l'ampleur.
Ces améliorations sont déjà mises en pratique. Des plateformes telles que Theiascope™ de Theia Scientific intègrent les modèles YOLO d'Ultralytics à la microscopie électronique à transmission (MET), ce qui permet de segmenter les structures à l'échelle nanométrique de manière cohérente et à grande échelle. La plateforme utilise les modèles YOLO d'Ultralytics pour la détection et la segmentation en temps réel, identifiant automatiquement les structures dans les images TEM au fur et à mesure qu'elles sont capturées et les convertissant en données fiables et prêtes à être analysées.
La segmentation cellulaire joue un rôle clé dans la microscopie moderne et la recherche biomédicale. Elle permet aux scientifiques d'observer des cellules individuelles, de suivre la progression d'une maladie et de contrôler la manière dont les traitements affectent le comportement des cellules. Les modèles d'IA de la vision comme YOLO11 rendent ce processus plus rapide et plus précis. En traitant facilement des images complexes et de grande taille, ils garantissent la reproductibilité et l'évolutivité des expériences.
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