17 сентября 2025 года
Узнайте, как работает сегментация клеток и как Vision AI улучшает анализ микроскопии с помощью глубокого обучения, ключевых показателей, наборов данных и реальных применений.
Многие прорывы в области открытия лекарств, исследования рака или персонализированной медицины начинаются с одной ключевой проблемы: четкого видения клеток. Ученые полагаются на четкие изображения, чтобы отслеживать поведение клеток, оценивать лекарства и исследовать новые методы лечения.
На одном микроскопическом изображении могут быть тысячи перекрывающихся клеток, что делает границы трудноразличимыми. Сегментация клеток призвана решить эту проблему, четко отделяя каждую клетку для точного анализа.
Но сегментация клеток не всегда проста. В ходе одного исследования могут быть получены тысячи детальных изображений с микроскопа, что слишком много для ручного просмотра. По мере роста массивов данных ученым требуются более быстрые и надежные способы разделения и изучения клеток.
На самом деле многие ученые используют компьютерное зрение- направление ИИ, позволяющее машинам интерпретировать и анализировать визуальную информацию. Например, такие модели, как Ultralytics YOLO11, поддерживающие сегментацию экземпляров, могут быть обучены разделению клеток и даже обнаружению субклеточных структур. Это позволяет проводить точный анализ за секунды, а не за часы, что помогает ученым 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. Давайте начнем!
Традиционно ученые сегментировали клетки вручную, отслеживая их на микроскопических изображениях. Это хорошо подходило для небольших проектов, но было медленным, непоследовательным и чреватым ошибками. При наличии тысяч перекрывающихся клеток на одном изображении ручная трассировка быстро становится непосильной и превращается в серьезное "узкое место".
Компьютерное зрение - более быстрый и надежный вариант. Это направление ИИ, основанное на глубоком обучении, в котором машины изучают закономерности на основе больших наборов изображений. В исследованиях клеток 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 найти и обозначить каждую клетку на изображении, даже если многие из них появляются вместе.
Сегментация экземпляров идет еще дальше, рисуя точные границы вокруг каждой клетки, передавая 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.
За прошедшие годы методы сегментации клеток претерпели значительные изменения. Ранние методы сегментации изображений работали на простых изображениях, но с увеличением объема массивов данных и усложнением различения клеток возникали трудности.
Чтобы преодолеть эти ограничения, были разработаны более совершенные подходы, которые привели к появлению современных моделей компьютерного зрения, обеспечивающих скорость, точность и масштабируемость исследований в области микробиологии и микроскопии.
Далее рассмотрим, как развивались алгоритмы сегментации: от базовых пороговых методов до современных моделей глубокого обучения и гибридных конвейеров.
До появления компьютерного зрения сегментация клеток основывалась на традиционных методах обработки изображений. Эти методы основывались на вручную заданных правилах и операциях, таких как обнаружение краев, отделение переднего плана от фона или сглаживание форм. В отличие от моделей компьютерного зрения, которые могут узнавать закономерности непосредственно из данных, обработка изображений зависит от фиксированных алгоритмов, применяемых одинаково ко всем изображениям.
Одним из самых ранних подходов было пороговое выделение - метод, который отделяет клетки от фона путем сравнения уровней яркости пикселей. Это хорошо работает при сильном контрасте между клетками и их окружением.
Для уточнения результатов используются морфологические операции, такие как расширение (увеличение формы) и эрозия (уменьшение формы), чтобы сгладить края, удалить шум или закрыть небольшие пробелы. Для ячеек, которые соприкасаются или перекрываются, используется техника, называемая сегментацией водоразделов, которая помогает разделить их, проводя границы в местах соприкосновения ячеек.
Хотя эти методы не справляются со сложными случаями, такими как перекрывающиеся клетки или зашумленные изображения, они все еще полезны для более простых задач и являются важной частью истории сегментации клеток. Однако их недостатки подтолкнули область к созданию моделей на основе глубокого обучения, которые обеспечивают гораздо более высокую точность при работе с более сложными изображениями.
Когда методы обработки изображений достигли своего предела, 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, изменчивым формам и различным модальностям визуализации.
Конволюционные нейронные сети (CNN) - это класс архитектур глубокого обучения, широко используемых в компьютерном зрении. Они обрабатывают изображения послойно: ранние слои определяют простые особенности, такие как края и текстуры, а более глубокие слои улавливают более сложные формы и структуры. Такой многоуровневый подход делает CNN эффективными для решения многих визуальных задач, от распознавания повседневных объектов через распознавание образов до анализа биомедицинских изображений.
Такие модели, как YOLO11, построены на этих принципах глубокого обучения. Они расширяют архитектуру на основе CNN методами обнаружения объектов и сегментации экземпляров в реальном времени, позволяя быстро находить клетки и очерчивать их границы.
Гибридные конвейеры улучшают сегментацию клеток, объединяя сильные стороны нескольких методов. Они могут включать классическую обработку изображений и модели глубокого обучения, или даже различные модели, основанные на глубоком обучении, работающие вместе.
Например, один метод может улучшать или предварительно обрабатывать микроскопические изображения для уменьшения шума и повышения четкости границ, а другая модель используется для обнаружения и сегментации клеток. Благодаря такому разделению задач гибридные подходы повышают точность, эффективнее обрабатывают сложные изображения и делают масштабные исследования более надежными.
Еще одним ключевым фактором, который необходимо учитывать при сегментации клеток с помощью компьютерного зрения, являются данные изображений. Модели компьютерного зрения в значительной степени зависят от больших высококачественных наборов данных, чтобы научиться точно идентифицировать и разделять клетки.
Эти наборы данных обычно состоят из микроскопических изображений в паре с аннотациями. Аннотация данных, или маркировка, играет не менее важную роль в создании эффективных наборов данных, чем исходные изображения, поскольку она сообщает модели ключевую информацию.
Например, если мы хотим обучить модель типа YOLO11 сегментировать раковые клетки на микроскопических изображениях, нам нужны помеченные примеры, показывающие, где начинается и где заканчивается каждая клетка. Эти метки выступают в качестве руководства, обучая модель распознавать морфологию и границы клеток. Пометки можно нарисовать вручную или создать с помощью полуавтоматических инструментов, чтобы сэкономить время.
Тип аннотации также зависит от задачи. Для обнаружения объектов вокруг каждой ячейки рисуются ограничительные рамки. Для сегментации объектов метки больше похожи на детальные маски, которые точно очерчивают контур каждой ячейки. Выбор правильного типа аннотации и обучающих данных помогает модели научиться тому, что ей нужно для работы.
В целом создание наборов данных компьютерного зрения может быть сложной задачей, 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 аннотирование данных еще более сложным.
Изображения, полученные с помощью микроскопии, могут выглядеть совершенно по-разному в зависимости от метода визуализации клеток. Например, при флуоресцентной микроскопии используются красители, которые заставляют части клетки светиться. Такие флуоресцентные изображения подчеркивают детали, которые иначе трудно увидеть.
Аннотирование - еще одна серьезная задача. Маркировка тысяч клеток вручную занимает мало времени и требует специальных знаний. Клетки часто перекрываются, меняют форму или кажутся блеклыми, поэтому в них легко могут закрасться ошибки. Полуавтоматические инструменты могут ускорить процесс, но для обеспечения качества обычно требуется человеческий контроль.
Чтобы облегчить работу, исследователи иногда используют более простые аннотации, такие как маркеры местоположения интереса, которые указывают, где находятся клетки, а не рисуют их полные контуры. Несмотря на меньшую точность, эти маркеры все равно служат важным ориентиром для обучения.
Кроме того, обмен данными в биологии сопряжен с дополнительными сложностями. Вопросы конфиденциальности, согласия пациентов и различия в оборудовании для визуализации в разных лабораториях могут затруднить создание последовательных и высококачественных наборов данных.
Несмотря на эти препятствия, наборы данных с открытым исходным кодом значительно изменили ситуацию. Публичные коллекции, размещенные на таких платформах, как GitHub, содержат тысячи меченых изображений многих типов клеток и методов визуализации, что помогает моделям лучше обобщаться с реальными сценариями.
Теперь, когда мы лучше понимаем данные и методы, используемые для сегментации клеток с помощью компьютерного зрения, давайте рассмотрим некоторые из реальных применений сегментации клеток и компьютерного зрения.
Одноклеточный анализ или изучение отдельных клеток, а не целых образцов тканей, помогает ученым увидеть детали, которые часто упускаются на более широком уровне. Этот подход широко используется в клеточной биологии, при открытии лекарств и в диагностике, чтобы понять, как клетки функционируют и реагируют в различных условиях.
Например, при исследовании рака образец ткани часто содержит смесь раковых клеток, иммунных клеток и поддерживающих (стромальных) клеток. Рассматривая только ткань в целом, можно скрыть важные различия, например то, как иммунные клетки взаимодействуют с опухолью или как ведут себя раковые клетки вблизи кровеносных сосудов.
Анализ отдельных клеток позволяет исследователям разделять эти типы клеток и изучать их по отдельности, что крайне важно для понимания реакции на лечение и прогрессирования заболевания. Такие модели, как YOLO11, поддерживающие сегментацию экземпляров, позволяют обнаружить каждую клетку и определить 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, двигаются и по-разному реагируют на окружающую среду. Анализ того, как живые клетки меняются с течением времени, помогает ученым понять, как они ведут себя в состоянии здоровья и болезни.
С помощью таких инструментов, как фазовый контраст или микроскопия высокого разрешения, исследователи могут следить за этими изменениями без добавления красителей или меток. Это позволяет сохранить клетки в их естественном состоянии и делает результаты более надежными.
Отслеживание клеток во времени также помогает уловить детали, которые в противном случае могут быть упущены. Одна клетка может двигаться быстрее других, делиться необычным образом или сильно реагировать на раздражитель. Регистрация этих тонких различий позволяет получить более четкое представление о том, как клетки ведут себя в реальных условиях.
Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, делают этот процесс более быстрым и последовательным. Обнаруживая и отслеживая отдельные клетки в последовательности изображений, YOLOv8 может автоматически отслеживать движение, деление и взаимодействие клеток, даже если они перекрываются или меняют форму.
Результаты применения моделей компьютерного зрения, таких как YOLO11, используемых для сегментации целых клеток, могут оказать большее влияние в сочетании с биоинформатикой (использование вычислительных методов для анализа биологических данных) и мультиомикой (интеграция информации о ДНК, РНК и белках). Вместе эти методы позволят перевести исследования за пределы определения границ клеток и понять, что эти границы означают.
Вместо того чтобы только определять, где находятся клетки, ученые могут изучать, как они взаимодействуют, как изменяется структура тканей при заболеваниях и как небольшие изменения формы клеток связаны с молекулярной активностью.
Рассмотрим образец опухоли: связав размер, форму или положение раковых клеток с их молекулярными профилями, исследователи могут найти корреляции с мутациями генов, экспрессией генов или аномальной активностью белков. Это превращает статичные изображения в практические выводы, помогая отслеживать активность генов в опухолях, картировать 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:
Хотя компьютерное зрение дает много преимуществ сегментации клеток, оно также имеет некоторые ограничения. Вот несколько факторов, которые следует иметь в виду:
Следующее поколение сегментации клеток, вероятно, будет определяться моделями компьютерного зрения, сочетающими скорость, точность и масштабируемость. Такие модели, как U-Net, оказали большое влияние, но они могут быть требовательны к вычислениям. С развитием компьютерного зрения исследователи переходят к моделям, обеспечивающим высокую точность и производительность в режиме реального времени.
Например, современные модели, такие как Ultralytics YOLOv8, позволяют сегментировать микроскопические изображения гораздо быстрее, чем традиционные подходы, и при этом получать четкие и точные границы.
В недавнем исследовании трансмиссионной электронной микроскопии (ТЭМ) показатели производительности показали, что YOLOv8 работает в 43 раза быстрее, чем U-Net. Такая производительность позволяет анализировать большие наборы данных в режиме реального времени, что становится все более важным по мере роста масштабов исследований в области визуализации.
Эти усовершенствования уже применяются на практике. Такие платформы, как Theiascope™ компании Theia Scientific, объединяют модели Ultralytics YOLO с трансмиссионной электронной микроскопией (ТЭМ), позволяя последовательно и масштабно сегментировать наноразмерные структуры. Платформа использует модели Ultralytics YOLO для обнаружения и сегментации в режиме реального времени, автоматически идентифицируя структуры на изображениях ТЭМ по мере их получения и преобразуя их в надежные, готовые к анализу данные.
Сегментация клеток играет ключевую роль в современной микроскопии и биомедицинских исследованиях. Она позволяет ученым наблюдать за отдельными клетками, отслеживать развитие заболеваний и следить за тем, как лечение влияет на поведение клеток. Модели искусственного интеллекта, подобные YOLO11, ускоряют этот процесс и делают его более точным. 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 искусственном интеллекте. Изучите страницы наших решений, чтобы узнать больше о таких приложениях, как ИИ в сельском хозяйстве и компьютерное зрение в логистике. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните строить с помощью компьютерного зрения уже сегодня!
