17 сентября 2025 г.
Узнайте, как работает сегментация клеток и как Vision AI улучшает анализ микроскопии с помощью глубокого обучения, ключевых метрик, наборов данных и реальных применений.
Многие прорывы в открытии лекарств, исследованиях рака или персонализированной медицине начинаются с одной ключевой задачи: четко видеть клетки. Ученые полагаются на четкие изображения для отслеживания поведения клеток, оценки лекарств и изучения новых методов лечения.
Одно изображение, полученное с помощью микроскопа, может содержать тысячи перекрывающихся клеток, что затрудняет визуализацию границ. Сегментация клеток направлена на решение этой проблемы путем четкого разделения каждой клетки для точного анализа.
Но сегментация клеток не всегда проста. Одно исследование может дать тысячи подробных изображений, полученных с помощью микроскопа, что слишком много для ручного просмотра. По мере роста наборов данных ученым нужны более быстрые и надежные способы разделения и изучения клеток.
Фактически, многие ученые используют компьютерное зрение — раздел ИИ, который позволяет машинам интерпретировать и анализировать визуальную информацию. Например, модели, такие как Ultralytics YOLO11, поддерживающие сегментацию экземпляров, можно обучить разделять клетки и даже обнаруживать субклеточные структуры. Это позволяет проводить точный анализ за секунды, а не за часы, помогая исследователям эффективно масштабировать свои исследования.
В этой статье мы рассмотрим, как работает сегментация клеток, как компьютерное зрение улучшает ее и где она применяется в реальном мире. Начнем!
Традиционно ученые сегментировали клетки вручную, обводя их на микроскопических изображениях. Это хорошо работало для небольших проектов, но было медленным, непоследовательным и подверженным ошибкам. При наличии тысяч перекрывающихся клеток на одном изображении ручная обводка быстро становится непосильной и серьезным препятствием.
Компьютерное зрение предоставляет более быстрый и надежный вариант. Это раздел ИИ, основанный на глубоком обучении, где машины изучают закономерности на основе больших наборов изображений. В клеточных исследованиях это означает, что они могут распознавать и разделять отдельные клетки с высокой точностью.
В частности, модели Vision AI, такие как Ultralytics YOLO11, поддерживают такие задачи, как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, и могут быть обучены на пользовательских наборах данных для анализа клеток. Обнаружение объектов позволяет находить и маркировать каждую клетку на изображении, даже когда их много вместе.
Сегментация экземпляров идет еще дальше, точно очерчивая границы каждой клетки и фиксируя их точную форму. Интеграция этих возможностей Vision AI в конвейеры сегментации клеток позволяет исследователям автоматизировать сложные рабочие процессы и эффективно обрабатывать микроскопические изображения высокого разрешения.
Методы сегментации клеток сильно изменились за эти годы. Ранние методы сегментации изображений работали для простых изображений, но испытывали трудности по мере того, как наборы данных становились больше, а клетки становились труднее различимыми.
Для преодоления этих ограничений были разработаны более продвинутые подходы, которые привели к созданию современных моделей компьютерного зрения, обеспечивающих скорость, точность и масштабируемость в микробиологии и микроскопических исследованиях.
Далее давайте рассмотрим эволюцию алгоритмов сегментации, от базовых методов пороговой обработки до передовых моделей глубокого обучения и гибридных конвейеров.
До достижений в области компьютерного зрения сегментация клеток основывалась на традиционных методах обработки изображений. Эти методы опирались на правила и операции, заданные вручную, такие как обнаружение границ, отделение переднего плана от фона или сглаживание форм. В отличие от моделей компьютерного зрения, которые могут изучать закономерности непосредственно из данных, обработка изображений зависит от фиксированных алгоритмов, применяемых одинаково ко всем изображениям.
Одним из самых ранних подходов была пороговая обработка — метод, который отделяет клетки от фона путем сравнения уровней яркости пикселей. Это хорошо работает, когда существует сильный контраст между клетками и их окружением.
Для улучшения результатов используются морфологические операции, такие как дилатация (расширение форм) и эрозия (сжатие форм), для сглаживания краев, удаления шумов или закрытия небольших пробелов. Для клеток, которые соприкасаются или перекрываются, используется метод, называемый watershed segmentation, который помогает разделить их, проводя границы в местах соприкосновения клеток.
Хотя эти методы испытывают трудности со сложными случаями, такими как перекрывающиеся клетки или зашумленные изображения, они по-прежнему полезны для более простых приложений и являются важной частью истории сегментации клеток. Однако их ограничения подтолкнули эту область к моделям на основе глубокого обучения, которые обеспечивают гораздо более высокую точность для более сложных изображений.
По мере того, как методы обработки изображений достигли своих пределов, сегментация клеток перешла к подходам, основанным на обучении. В отличие от методов, основанных на правилах, модели глубокого обучения выявляют закономерности непосредственно из данных, что делает их более адаптируемыми к перекрывающимся клеткам, переменным формам и различным методам визуализации.
Сверточные нейронные сети (CNN) — это класс архитектур глубокого обучения, широко используемых в компьютерном зрении. Они обрабатывают изображения послойно: ранние слои обнаруживают простые признаки, такие как края и текстуры, а более глубокие слои захватывают более сложные формы и структуры. Такой многослойный подход делает CNN эффективными для многих визуальных задач, от распознавания повседневных объектов посредством распознавания образов до анализа биомедицинских изображений.
Такие модели, как YOLO11, построены на этих принципах глубокого обучения. Они расширяют архитектуры на основе CNN техниками для обнаружения объектов и сегментации экземпляров в реальном времени, что позволяет быстро находить клетки и очерчивать их границы.
Гибридные конвейеры улучшают сегментацию клеток, объединяя сильные стороны нескольких методов. Это могут быть классическая обработка изображений и модели глубокого обучения, или даже различные модели на основе глубокого обучения, работающие вместе.
Например, один метод может улучшить или предварительно обработать изображения, полученные с помощью микроскопии, чтобы уменьшить шум и заострить границы, в то время как другая модель используется для обнаружения и сегментации клеток. Разделяя задачи таким образом, гибридные подходы повышают точность, более эффективно обрабатывают сложные изображения и делают крупномасштабные исследования более надежными.
Еще один ключевой фактор, который следует учитывать при сегментации клеток с помощью компьютерного зрения, — это данные изображений. Модели компьютерного зрения в значительной степени зависят от больших и качественных наборов данных, чтобы научиться точно идентифицировать и разделять клетки.
Эти наборы данных обычно состоят из изображений, полученных с помощью микроскопии, в сочетании с аннотациями. Настолько же важным, как и необработанные изображения, является аннотация данных или маркировка, которая играет решающую роль в создании эффективных наборов данных, поскольку она сообщает модели ключевую информацию.
Например, если мы хотим обучить модель, такую как YOLO11, для сегментации раковых клеток на изображениях, полученных с помощью микроскопии, нам нужны размеченные примеры, показывающие, где начинается и заканчивается каждая клетка. Эти метки служат руководством, обучая модель распознавать морфологию и границы клеток. Аннотации можно рисовать вручную или создавать с помощью полуавтоматических инструментов для экономии времени.
Тип аннотации также зависит от задачи. Для обнаружения объектов вокруг каждой ячейки рисуются ограничивающие рамки. Для сегментации экземпляров метки больше похожи на подробные маски, которые отслеживают точный контур каждой ячейки. Выбор правильного типа аннотации и обучающих данных помогает модели научиться тому, что ей нужно для работы.
В целом, создание наборов данных для компьютерного зрения может быть сложным, особенно когда нет существующих коллекций изображений или когда область очень уникальна и специализирована. Но в области клеточных исследований существуют технические трудности, которые делают сбор и аннотацию данных еще более сложными.
Изображения, полученные с помощью микроскопии, могут выглядеть очень по-разному в зависимости от метода визуализации клеток. Например, флуоресцентная микроскопия использует красители, которые заставляют части клетки светиться. Эти флуоресцентные изображения выделяют детали, которые в противном случае трудно увидеть.
Аннотация — еще одна серьезная проблема. Ручная маркировка тысяч клеток — это медленный процесс, требующий экспертных знаний в данной области. Клетки часто перекрываются, меняют форму или кажутся слабыми, что облегчает возникновение ошибок. Полуавтоматизированные инструменты могут ускорить процесс, но для обеспечения качества обычно требуется контроль со стороны человека.
Чтобы облегчить рабочую нагрузку, исследователи иногда используют более простые аннотации, такие как маркеры местоположения, представляющие интерес, которые указывают, где находятся клетки, вместо того, чтобы рисовать полные контуры. Хотя эти маркеры менее точны, они по-прежнему обеспечивают важные указания для обучения.
Помимо этого, обмен данными в биологии создает дополнительные сложности. Проблемы конфиденциальности, согласие пациентов и различия в оборудовании для визуализации между лабораториями могут затруднить создание согласованных и высококачественных наборов данных.
Несмотря на эти препятствия, наборы данных с открытым исходным кодом сыграли большую роль. Общедоступные коллекции, распространяемые через такие платформы, как GitHub, предоставляют тысячи размеченных изображений различных типов клеток и методов визуализации, помогая моделям лучше обобщаться в реальных сценариях.
Теперь, когда у нас есть лучшее понимание данных и методов, используемых для сегментирования клеток с помощью компьютерного зрения, давайте рассмотрим некоторые реальные применения сегментации клеток и компьютерного зрения.
Анализ отдельных клеток или изучение отдельных клеток вместо целых образцов тканей помогает ученым увидеть детали, которые часто упускаются на более широком уровне. Этот подход широко используется в клеточной биологии, открытии лекарств и диагностике, чтобы понять, как клетки функционируют и реагируют в различных условиях.
Например, в исследованиях рака образец ткани часто содержит смесь раковых клеток, иммунных клеток и поддерживающих (стромальных) клеток. Рассмотрение только ткани в целом может скрыть важные различия, такие как то, как иммунные клетки взаимодействуют с опухолями или как ведут себя раковые клетки вблизи кровеносных сосудов.
Анализ отдельных клеток позволяет исследователям разделять эти типы клеток и изучать их по отдельности, что имеет решающее значение для понимания реакции на лечение и прогрессирования заболевания. Модели, такие как YOLO11, которые поддерживают сегментацию экземпляров, могут обнаруживать каждую клетку и очерчивать ее точную форму, даже на переполненных или перекрывающихся изображениях. Превращая сложные микроскопические изображения в структурированные данные, YOLO11 позволяет исследователям быстро и последовательно анализировать тысячи клеток.
Клетки делятся, перемещаются и по-разному реагируют на окружающую среду. Анализ того, как живые клетки изменяются с течением времени, помогает ученым понять, как они ведут себя в здоровом состоянии и при болезнях.
С помощью таких инструментов, как фазовый контраст или микроскопия высокого разрешения, исследователи могут отслеживать эти изменения без добавления красителей или меток. Это сохраняет клетки в их естественном состоянии и делает результаты более надежными.
Отслеживание клеток во времени также помогает зафиксировать детали, которые в противном случае могли бы быть упущены. Одна клетка может двигаться быстрее других, делиться необычным образом или сильно реагировать на стимул. Запись этих незначительных различий дает более четкое представление о том, как клетки ведут себя в реальных условиях.
Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, делают этот процесс быстрее и стабильнее. Обнаруживая и отслеживая отдельные клетки в последовательности изображений, YOLOv8 может автоматически отслеживать движения, деления и взаимодействия клеток, даже когда клетки перекрываются или меняют форму.
Анализ данных, полученных с помощью моделей компьютерного зрения, таких как YOLO11, используемых для сегментации целых клеток, может быть значительно расширен при объединении с биоинформатикой (использованием вычислительных методов для анализа биологических данных) и мультиомикой (интеграцией информации о ДНК, РНК и белках). В совокупности эти методы позволяют выйти за рамки простого определения границ клеток и перейти к пониманию значения этих границ.
Вместо того чтобы просто определять местоположение клеток, ученые могут изучать, как они взаимодействуют, как структура тканей изменяется при болезнях и как небольшие изменения формы клеток связаны с молекулярной активностью.
Рассмотрим образец опухоли: связывая размер, форму или положение раковых клеток с их молекулярными профилями, исследователи могут находить корреляции с генными мутациями, экспрессией генов или аномальной активностью белков. Это превращает статические изображения в практические данные, помогая отслеживать активность генов в опухолях, отображать поведение белков в режиме реального времени и создавать справочные атласы, связывающие структуру с функцией.
Вот некоторые из ключевых преимуществ использования компьютерного зрения для сегментации клеток:
Компьютерное зрение приносит много преимуществ для сегментации клеток, но у него также есть некоторые ограничения. Вот несколько факторов, которые следует учитывать:
Следующее поколение сегментации клеток, вероятно, будет определяться моделями компьютерного зрения, которые сочетают в себе скорость, точность и масштабируемость. Такие модели, как U-Net, оказали большое влияние, но они могут быть требовательными к вычислительным ресурсам. С развитием компьютерного зрения исследователи переходят к моделям, которые обеспечивают как высокую точность, так и производительность в реальном времени.
Например, современные модели, такие как Ultralytics YOLOv8, могут сегментировать изображения, полученные с помощью микроскопии, гораздо быстрее, чем традиционные подходы, при этом обеспечивая четкие и точные границы.
В недавнем исследовании с помощью просвечивающей электронной микроскопии (TEM) показатели производительности показали, что YOLOv8 работает до 43 раз быстрее, чем U-Net. Такая производительность позволяет анализировать большие наборы данных в режиме реального времени, что становится все более важным по мере увеличения размеров исследований изображений.
Эти улучшения уже внедряются на практике. Такие платформы, как Theiascope™ от Theia Scientific, интегрируют модели Ultralytics YOLO с просвечивающей электронной микроскопией (TEM), что позволяет последовательно и масштабно сегментировать наноразмерные структуры. Платформа использует модели Ultralytics YOLO для обнаружения и сегментации в реальном времени, автоматически идентифицируя структуры на изображениях TEM по мере их захвата и преобразуя их в надежные данные, готовые к анализу.
Сегментация клеток играет ключевую роль в современной микроскопии и биомедицинских исследованиях. Она позволяет ученым наблюдать за отдельными клетками, отслеживать прогрессирование заболеваний и контролировать, как методы лечения влияют на поведение клеток. Модели Vision AI, такие как YOLO11, делают этот процесс быстрее и точнее. Легко обрабатывая большие и сложные изображения, они обеспечивают повторяемость и масштабируемость экспериментов.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и посетите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Изучите страницы с нашими решениями, чтобы узнать больше о применении ИИ в сельском хозяйстве и компьютерного зрения в логистике. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните создавать решения на основе компьютерного зрения уже сегодня!
