Сегментация клеток: что это такое и как Vision AI улучшает ее

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 track поведение клеток, оценивать лекарства и исследовать новые методы 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.

На самом деле многие ученые используют компьютерное зрение- направление ИИ, позволяющее машинам интерпретировать и анализировать визуальную информацию. Например, такие модели, как Ultralytics YOLO11 которые поддерживают сегментацию экземпляров, могут быть обучены разделять клетки и даже detect субклеточные структуры. 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. Начнем!

Обзор использования компьютерного зрения для сегментации клеток 

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 найти и обозначить каждую клетку на изображении, даже если многие из них появляются 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.

Эволюция алгоритмов сегментации клеток

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.

Сегментация клеток с использованием пороговых и морфологических методов

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.

Модели глубокого обучения для сегментации клеток

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. 

Конволюционные нейронные сети (CNN) - это класс архитектур глубокого обучения, широко используемых в компьютерном зрении. Они обрабатывают изображения послойно: ранние слои detect 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

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 улучшать или предварительно обрабатывать микроскопические изображения для уменьшения шума и повышения четкости границ, а другая модель используется для detect и segment клеток. Благодаря такому разделению задач гибридные подходы повышают точность, эффективнее обрабатывают сложные изображения и делают масштабные исследования более надежными.

‍

Важность наборов данных в сегментации клеток

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 YOLO11 segment раковые клетки на микроскопических изображениях, нам нужны маркированные 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 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.

Сложность данных, связанных с сегментацией клеток

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.

Применение моделей сегментации клеток

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 с использованием сегментации клеток

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 очень важно для понимания реакции на лечение и прогрессирования заболевания. Такие модели, как YOLO11, поддерживающие сегментацию экземпляров, позволяют detect 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.

Отслеживание клеток и визуализация в реальном времени с помощью YOLO

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 позволяют ускорить этот процесс и сделать его более 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. 

‍

Интеграция Vision AI с биоинформатикой и мультиомикой 

Результаты применения моделей компьютерного зрения, таких как YOLO11 , используемых для сегментации целых клеток, могут принести большую пользу, если их объединить 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 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: 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 track активность генов в опухолях, картировать поведение белков в режиме реального времени и создавать справочные атласы, связывающие структуру с функцией.

Преимущества сегментации клеток

Вот некоторые из ключевых преимуществ использования компьютерного зрения для сегментации клеток:

• Высокопроизводительный скрининг: Автоматизированная сегментация может эффективно обрабатывать миллионы клеток, ускоряя крупномасштабное открытие и тестирование лекарств.
• Анализ пространственной организации: Он показывает, как клетки расположены в тканях, предоставляя важные сведения об опухолевом окружении или о развитии тканей.
• Генерация количественных данных: Помимо визуальной информации с клеточных изображений, сегментация предоставляет измеримую информацию, такую как количество клеток, площади и уровни интенсивности, что позволяет проводить надежные сравнения между экспериментами.

Ограничения использования Vision AI для сегментации клеток

Компьютерное зрение приносит много преимуществ для сегментации клеток, но у него также есть некоторые ограничения. Вот несколько факторов, которые следует учитывать:

• Конфиденциальность данных (Data privacy): Совместное использование наборов данных аннотированных клеток для обучения моделей может вызывать этические и нормативные вопросы, особенно когда информация о пациенте связана с изображениями.
  
• Hardware and computational demands: (Аппаратные и вычислительные требования:) High-resolution bioimage analysis requires strong GPUs and storage. Cloud computing and optimized algorithms are helping make this more accessible.
  
• Обобщение модели: Модели, обученные на микроскопе одной лаборатории или по протоколу окрашивания, могут плохо работать в другом месте. Обучение с использованием разнообразных наборов данных из нескольких лабораторий повышает надежность.

Будущее сегментации клеток

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 , позволяют segment 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.

Основные выводы

Сегментация клеток играет ключевую роль в современной микроскопии и биомедицинских исследованиях. Она позволяет ученым наблюдать за отдельными клетками, track 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 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!