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

Многие прорывы в разработке лекарств, исследовании рака и персонализированной медицине начинаются с одной ключевой задачи: чётко увидеть клетки. Учёным нужны качественные изображения, чтобы отслеживать поведение клеток, оценивать действие лекарств и исследовать новые методы лечения.

Одно микроскопическое изображение может содержать тысячи перекрывающихся клеток, из-за чего их границы трудно различить. Сегментация клеток помогает решить эту проблему, чётко отделяя каждую клетку для точного анализа.

Однако сегментация клеток не всегда проста. В рамках одного исследования можно получить тысячи детализированных микроскопических изображений — слишком много, чтобы просмотреть их вручную. По мере роста наборов данных учёным нужны более быстрые и надёжные способы разделения и изучения клеток.

На самом деле многие учёные внедряют компьютерное зрение — область ИИ, которая позволяет машинам интерпретировать и анализировать визуальную информацию. Например, модели вроде Ultralytics YOLO11, поддерживающие сегментацию экземпляров, можно обучать для разделения клеток и даже обнаружения внутриклеточных структур. Это позволяет проводить точный анализ за секунды, а не за часы, помогая исследователям эффективно масштабировать свои исследования.

Рис. 1. YOLO используется для сегментации ядер, обнаружения и выделения клеточных ядер (центров клеток). (Источник)

В этой статье мы рассмотрим, как работает сегментация клеток, как компьютерное зрение её улучшает и где она применяется в реальном мире. Давайте начнём!

Использование компьютерного зрения для сегментации клеток#

Традиционно учёные сегментировали клетки вручную, обводя их на микроскопических изображениях. Этот подход хорошо работал для небольших проектов, но был медленным, непоследовательным и подверженным ошибкам. Если на одном изображении находились тысячи перекрывающихся клеток, ручная обводка быстро становилась непосильной задачей и серьёзным узким местом.

Компьютерное зрение предлагает более быстрый и надёжный вариант. Это область ИИ на основе глубокого обучения, в которой машины изучают закономерности по большим наборам изображений. В исследовании клеток это означает, что они могут с высокой точностью распознавать и разделять отдельные клетки.

В частности, модели ИИ для анализа изображений, такие как Ultralytics YOLO11, поддерживают такие задачи, как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, и могут обучаться на пользовательских наборах данных для анализа клеток. Обнаружение объектов позволяет находить и помечать каждую клетку на изображении, даже если на нём отображается множество клеток одновременно.

Сегментация экземпляров идёт дальше: она очерчивает точные границы каждой клетки и фиксирует её форму. Интеграция этих возможностей ИИ для анализа изображений в рабочие процессы сегментации клеток позволяет исследователям автоматизировать сложные процессы и эффективно обрабатывать микроскопические изображения высокого разрешения.

Развитие алгоритмов сегментации клеток#

Методы сегментации клеток значительно изменились за эти годы. Ранние методы сегментации изображений хорошо работали с простыми изображениями, но испытывали трудности по мере увеличения наборов данных и усложнения различения клеток.

Чтобы преодолеть эти ограничения, были разработаны более совершенные подходы, которые привели к появлению современных моделей компьютерного зрения, обеспечивающих скорость, точность и масштабируемость в микробиологии и микроскопических исследованиях.

Далее рассмотрим, как развивались алгоритмы сегментации: от простых методов пороговой обработки до передовых моделей глубокого обучения и гибридных конвейеров.

Сегментация клеток с помощью пороговых и морфологических методов#

До развития компьютерного зрения сегментация клеток основывалась на традиционных методах обработки изображений. Эти методы использовали заданные вручную правила и операции, например обнаружение границ, отделение переднего плана от фона или сглаживание форм. В отличие от моделей компьютерного зрения, которые могут напрямую изучать закономерности по данным, обработка изображений опирается на фиксированные алгоритмы, применяемые одинаково ко всем изображениям.

Одним из первых подходов была пороговая обработка — метод, отделяющий клетки от фона путём сравнения уровней яркости пикселей. Он хорошо работает, когда между клетками и окружающей областью есть сильный контраст.

Рис. 2. Пример сегментации клеток на основе пороговой обработки. (Источник)

Для уточнения результатов используются морфологические операции, такие как дилатация (расширение форм) и эрозия (сужение форм), чтобы сгладить границы, удалить шум или закрыть небольшие пробелы. Для соприкасающихся или перекрывающихся клеток применяется метод, называемый сегментацией методом водораздела: он разделяет клетки, проводя границы в местах их соприкосновения.

Хотя эти методы испытывают трудности со сложными случаями, например с перекрывающимися клетками или зашумлёнными изображениями, они по-прежнему полезны для более простых задач 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 на сложных изображениях.

Модели глубокого обучения для сегментации клеток#

Когда методы обработки изображений достигли своих пределов, сегментация клеток сместилась в сторону подходов на основе обучения. В отличие от методов, основанных на правилах, модели глубокого обучения выявляют закономерности непосредственно в данных, благодаря чему лучше адаптируются к перекрывающимся клеткам, разнообразным формам и различным методам визуализации.

Свёрточные нейронные сети (CNNs) — это класс архитектур глубокого обучения, широко используемых в компьютерном зрении. Они обрабатывают изображения послойно: ранние слои обнаруживают простые признаки, такие как границы и текстуры, а глубокие слои выделяют более сложные формы и структуры. Такой многоуровневый подход делает CNNs эффективными для множества визуальных задач — от распознавания повседневных объектов по закономерностям до анализа биомедицинских изображений.

Модели вроде Ultralytics YOLO11 построены на этих принципах глубокого обучения. Они расширяют архитектуры на основе CNNs методами для обнаружения объектов в реальном времени и сегментации экземпляров, 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 совместная работа разных моделей на основе глубокого обучения.

Например, один метод может улучшать или предварительно обрабатывать микроскопические изображения, уменьшая шум и делая границы более чёткими, а другая модель — обнаруживать и сегментировать клетки. Такое разделение задач повышает точность, позволяет эффективнее работать со сложными изображениями и делает масштабные исследования более надёжными.

Рис. 3. Пример некачественного входного изображения клеток (a) и закономерностей, извлечённых при предварительной обработке (b), благодаря чему признаки клеток становятся более различимыми для дальнейшего анализа. (Источник)

Важность наборов данных для сегментации клеток#

Ещё один ключевой фактор, который необходимо учитывать при сегментации клеток с помощью компьютерного зрения, — это данные изображений. Модели компьютерного зрения во многом зависят от больших и качественных наборов данных, на которых они учатся точно идентифицировать и разделять клетки.

Обычно такие наборы данных состоят из микроскопических изображений с аннотациями. Аннотирование или разметка данных не менее важны, чем исходные изображения, и играют ключевую роль в создании эффективных наборов данных, поскольку сообщают модели важную информацию.

Например, если мы хотим обучить модель вроде Ultralytics YOLO11 сегментировать раковые клетки на микроскопических изображениях, нам нужны размеченные примеры, показывающие, где начинается и заканчивается каждая клетка. Эти метки служат ориентиром и учат модель распознавать морфологию и границы клеток. Аннотации можно создавать вручную или с помощью полуавтоматических инструментов, чтобы сэкономить время.

Тип аннотации также зависит от задачи. Для обнаружения объектов вокруг каждой клетки рисуются ограничивающие рамки. Для сегментации экземпляров метки больше похожи на подробные маски, обводящие точный контур каждой клетки. Правильный выбор типа аннотаций и обучающих данных помогает модели изучить всё необходимое для конкретной задачи.

Сложность данных, связанных с сегментацией клеток#

В целом создание наборов данных для компьютерного зрения может быть сложным, особенно при отсутствии готовых коллекций изображений или когда область является очень уникальной и специализированной. Однако в клеточных исследованиях существуют технические трудности, которые делают сбор и аннотирование данных ещё более сложными.

Микроскопические изображения могут сильно различаться в зависимости от метода визуализации клеток. Например, при флуоресцентной микроскопии используются красители, заставляющие отдельные части клетки светиться. Такие флуоресцентные изображения подчёркивают детали, которые иначе трудно увидеть.

Аннотирование — ещё одна серьёзная проблема. Ручная разметка тысяч клеток занимает много времени и требует экспертных знаний в предметной области. Клетки часто перекрываются, меняют форму или выглядят тусклыми, поэтому в работу легко могут закрасться ошибки. Полуавтоматические инструменты ускоряют процесс, но для обеспечения качества обычно необходим контроль со стороны человека.

Чтобы снизить нагрузку, исследователи иногда используют более простые аннотации, например маркеры интересующих областей, указывающие расположение клеток вместо прорисовки их полных контуров. Хотя такие маркеры менее точны, они всё равно дают важные ориентиры для обучения.

Кроме того, обмен биологическими данными создаёт дополнительные сложности. Вопросы конфиденциальности, согласие пациентов и различия в оборудовании для визуализации между лабораториями могут затруднить создание согласованных и качественных наборов данных.

Несмотря на эти препятствия, наборы данных с открытым исходным кодом существенно изменили ситуацию. Публичные коллекции, размещённые на таких платформах, как GitHub, предоставляют тысячи размеченных изображений разных типов клеток и методов визуализации, помогая моделям лучше обобщать знания на сценарии реального мира.

Применение моделей сегментации клеток#

Теперь, когда мы лучше понимаем данные и методы сегментации клеток с помощью компьютерного зрения, рассмотрим некоторые применения сегментации клеток и компьютерного зрения в реальном мире.

Одноклеточный анализ с использованием сегментации клеток#

Одноклеточный анализ, то есть изучение отдельных клеток вместо образцов ткани целиком, помогает учёным замечать детали, которые часто теряются при рассмотрении на более общем уровне. Этот подход широко используется в клеточной биологии, разработке лекарств и диагностике, чтобы понять, как клетки функционируют и реагируют в различных условиях.

Например, образец ткани при исследовании рака часто содержит смесь раковых клеток, иммунных клеток и поддерживающих (стромальных) клеток. Рассмотрение ткани целиком может скрыть важные различия, например то, как иммунные клетки взаимодействуют с опухолями или как ведут себя раковые клетки рядом с кровеносными сосудами.

Одноклеточный анализ позволяет исследователям разделять эти типы клеток и изучать их по отдельности, что крайне важно для понимания реакции на лечение и прогрессирования заболевания. Модели вроде Ultralytics YOLO11, поддерживающие сегментацию экземпляров, могут обнаруживать каждую клетку и очерчивать её точную форму даже на перегруженных или содержащих перекрытия изображениях. Преобразуя 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 изменений живых клеток во времени помогает учёным понять, как они ведут себя в условиях здоровья и болезни.

С помощью таких инструментов, как фазово-контрастная или микроскопия высокого разрешения, исследователи могут наблюдать за этими изменениями без добавления красителей или меток. Это сохраняет клетки в их естественном состоянии и делает результаты более надёжными.

Отслеживание клеток во времени также помогает фиксировать детали, которые иначе можно было бы упустить. Одна клетка может двигаться быстрее других, необычным образом делиться или сильно реагировать на стимул. Запись таких незначительных различий даёт более ясное представление о поведении клеток в реальных условиях.

Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, делают этот процесс более быстрым и последовательным. Обнаружая и отслеживая отдельные клетки в последовательностях изображений, YOLOv8 может автоматически наблюдать за перемещениями, делением и взаимодействиями клеток, даже когда они перекрываются или меняют форму.

Рис. 4. Результаты сегментации при использовании Ultralytics YOLOv8 для обнаружения клеток. (Источник: mdpi.com)

Интеграция ИИ для анализа изображений с биоинформатикой и мультиомикой#

Выводы моделей компьютерного зрения, таких как Ultralytics YOLO11, используемых для сегментации клеток целиком, могут оказывать ещё большее влияние в сочетании с биоинформатикой (использованием вычислительных методов для анализа биологических данных) и мультиомикой (интеграцией информации о ДНК, РНК и белках). Вместе эти методы позволяют перейти от простого очерчивания границ клеток к пониманию значения этих границ.

Вместо того чтобы только определять расположение клеток, учёные могут изучать их взаимодействие, изменения структуры тканей при заболеваниях и связь небольших изменений формы клеток с молекулярной активностью.

Рассмотрим образец опухоли: связывая размер, форму или положение раковых клеток с их молекулярными профилями, исследователи могут находить корреляции с мутациями генов, экспрессией генов или аномальной активностью белков. Это превращает статичные изображения в практические выводы, помогая отслеживать активность генов в опухолях, в реальном времени картировать поведение белков и создавать эталонные атласы, связывающие структуру с функцией.

Преимущества сегментации клеток#

Вот некоторые ключевые преимущества использования компьютерного зрения для сегментации клеток:

• Высокопроизводительный скрининг: автоматизированная сегментация позволяет эффективно обрабатывать миллионы клеток, ускоряя масштабную разработку и тестирование лекарств.
• Анализ пространственной организации: он показывает, как клетки расположены внутри тканей, предоставляя важные сведения об окружении опухолей или развитии тканей.
• Получение количественных данных: помимо визуальной информации на изображениях клеток, сегментация предоставляет измеримые сведения, такие как количество клеток, их площадь и уровни интенсивности, позволяя надёжно сравнивать результаты разных экспериментов.

Ограничения использования ИИ для анализа изображений при сегментации клеток#

Хотя компьютерное зрение даёт много преимуществ для сегментации клеток, у него есть и ограничения. Вот несколько факторов, которые следует учитывать:

• Конфиденциальность данных: обмен размеченными наборами данных о клетках для обучения моделей может вызывать этические и нормативные вопросы, особенно если изображения связаны с информацией о пациентах.
• Требования к оборудованию и вычислительным ресурсам: анализ биологических изображений высокого разрешения требует мощных GPU и хранилищ данных. Облачные вычисления и оптимизированные алгоритмы помогают сделать такую обработку более доступной.
• Обобщающая способность модели: модели, обученные на микроскопе или протоколе окрашивания одной лаборатории, могут плохо работать в других условиях. Обучение на разнообразных наборах данных из нескольких лабораторий повышает устойчивость.

Будущее сегментации клеток#

Следующее поколение сегментации клеток, вероятно, будет определяться моделями компьютерного зрения, сочетающими скорость, точность и масштабируемость. Такие модели, как U-Net, оказали большое влияние на эту область, но могут требовать значительных вычислительных ресурсов. Благодаря развитию компьютерного зрения исследователи переходят к моделям, обеспечивающим одновременно высокую точность и работу в реальном времени.

Например, передовые модели, такие как Ultralytics YOLOv8, могут сегментировать микроскопические изображения гораздо быстрее традиционных подходов, сохраняя при этом чёткие и точные границы.

В недавнем исследовании с использованием просвечивающей электронной микроскопии (TEM) показатели производительности показали, что Ultralytics YOLOv8 работала до 43 раз быстрее U-Net. Такая производительность позволяет анализировать большие наборы данных в реальном времени, что становится всё более важным по мере увеличения масштабов исследований с визуализацией.

Рис. 5. По сравнению с другими моделями, такими как U-Net (c), использование YOLOv8 для сегментации (d) создаёт более чёткие и точные контуры на микроскопических изображениях. (Источник)

Эти улучшения уже применяются на практике. Такие платформы, как Theiascope™ компании Theia Scientific, интегрируют модели Ultralytics YOLO с просвечивающей электронной микроскопией (TEM), позволяя последовательно сегментировать наномасштабные структуры в больших объёмах. Платформа использует модели Ultralytics YOLO для обнаружения и сегментации в реальном времени, автоматически идентифицируя структуры на изображениях TEM по мере их получения и преобразуя их в надёжные данные, готовые к анализу.

Основные выводы#

Сегментация клеток играет ключевую роль в современной микроскопии и биомедицинских исследованиях. Она позволяет учёным наблюдать отдельные клетки, отслеживать прогрессирование заболеваний и контролировать влияние лечения на поведение клеток. Модели ИИ для анализа изображений, такие как Ultralytics YOLO11, делают этот процесс более быстрым и точным. Легко обрабатывая большие и сложные изображения, они обеспечивают воспроизводимость и масштабируемость экспериментов.

Присоединяйся к нашему сообществу и посети наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Изучи страницы с решениями, чтобы узнать больше о таких применениях, как ИИ в сельском хозяйстве и компьютерное зрение в логистике. Ознакомься с вариантами лицензирования и начни создавать решения на основе компьютерного зрения уже сегодня!