Изучение применений компьютерного зрения в микробиологии

Наблюдение - ключевая часть микробиологии, в которой исследователи анализируют клетки под микроскопом, track колонии бактерий и следят за ростом микроорганизмов. Эти виды наблюдений важны как для исследований, так и для диагностики.

Благодаря последним инновациям в области цифровой визуализации и автоматизации лаборатории в настоящее время производят больше визуальных данных, чем когда-либо прежде. Например, микроскоп с высоким разрешением может легко захватывать тысячи изображений для одного исследования. Каждое изображение содержит мельчайшие и важные детали. 

Однако просмотр их по отдельности может быть медленным и непоследовательным процессом. Этот рост объема данных создал потребность в более быстром и надежном анализе изображений. 

Одной из ключевых технологий, помогающих автоматизировать этот процесс, является компьютерное зрение, которое позволяет компьютерам интерпретировать и анализировать визуальную информацию с изображений или видео. В частности, модели искусственного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 используются для поддержки микробиологических исследований, классифицируя клетки, подсчитывая колонии бактерий и отслеживая рост микроорганизмов. 

В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение в микробиологии улучшает лабораторные процессы и позволяет ученым работать более эффективно и последовательно. Давайте начнем!

Роль компьютерного зрения в микробиологии

Задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов и классификация изображений, с помощью таких моделей, как YOLO11, можно использовать для detect закономерностей, выделения важных особенностей и автоматизации повторяющихся лабораторных задач, которые в противном случае отнимали бы драгоценное время и силы. Прежде чем перейти к конкретным приложениям, давайте подробнее рассмотрим, как компьютерное зрение используется в микробиологии.

Классификация клеток с использованием компьютерного зрения

Классификация клеток - одна из наиболее важных задач микробиологии, основанная на изображениях. Лаборатории часто используют окрашенные изображения для идентификации типов клеток, detect признаков инфекции и выделения специфических особенностей клеток под микроскопом. Ручной анализ занимает много времени и может быть сложным для масштабирования. Сейчас многие лаборатории используют компьютерное зрение для detect, segment и classify клеток в автоматическом режиме, чтобы решить эту проблему.

Например, в Университетской больнице Монклендс в Шотландии в рамках пилотной программы использовалось компьютерное зрение для улучшения скрининга рака шейки матки. Образцы пациенток с положительным результатом на вирус папилломы человека (ВПЧ) были оцифрованы и обработаны с использованием моделей Vision AI. Система анализировала клеточные структуры и отмечала любые аномальные признаки для рассмотрения медицинским экспертом.

Это помогло команде приоритизировать образцы высокого риска на более ранних этапах рабочего процесса. В результате обзоры слайдов стали быстрее и целенаправленнее, и они смогли обрабатывать больше скринингов, не меняя способы подготовки или отправки образцов.

‍

Автоматизация подсчета колоний и анализ роста

Подсчет колоний – это лабораторный метод, используемый для измерения роста микроорганизмов и оценки реакции образцов на обработку. Он широко используется при разработке вакцин, клинических испытаниях и контроле безопасности пищевых продуктов. Процесс подсчета может быть сложным при выполнении вручную, особенно когда колонии перекрываются или увеличивается объем чашек Петри.

Чтобы упростить этот процесс, такие задачи компьютерного зрения, как сегментация экземпляров, можно использовать для обозначения границ колоний, измерения их размера и подсчета каждой колонии на основе ее формы и распространения, даже в случаях перекрытия. Это делает процесс проверки более быстрым и последовательным для всех партий.

Например, международно признанный исследовательский центр вакцин использует ProtoCOL 3, передовой счетчик колоний на основе компьютерного зрения. Система сканирует многолуночные планшеты и анализирует колонии, выжившие после воздействия антител. Благодаря этой автоматизации центр увеличил объем анализируемых образцов с 16 до более чем 300 планшетов в день.

‍

Улучшение микроскопических изображений с помощью ИИ

Микробиологи регулярно используют микроскопы для наблюдения за структурой и поведением микробных клеток. Однако изображения, полученные с помощью микроскопа, часто трудно анализировать из-за перекрывающихся клеток, нечетких границ и визуального шума. 

Именно поэтому лаборатории обращаются к инструментам компьютерного зрения, которые повышают четкость изображений, применяя такие методы, как сегментация изображений и шумоподавление, перед их обработкой для таких задач, как подсчет колоний или классификация клеток.

Кроме того, улучшение изображений на основе ИИ используется для повышения четкости изображений с низким разрешением небольших клеточных структур, таких как митохондрии и ткани мозга. Это позволяет ученым анализировать важные детали в режиме реального времени, ускоряя исследования и повышая точность диагностики.

‍

Реальные примеры применения компьютерного зрения в микробиологии

Теперь, когда мы обсудили, как компьютерное зрение используется в микробиологии, давайте углубимся в некоторые реальные приложения.

Фармацевтические исследования, основанные на компьютерном зрении

Любое лекарство, которое мы принимаем, когда плохо себя чувствуем, даже такое простое, как средство от простуды, требует огромных усилий. Фармацевтические исследования — это процесс открытия и разработки новых лекарств для лечения заболеваний, и ключевая часть этого включает в себя тестирование того, как соединения влияют на микробные клетки. Ученые часто выращивают бактерии на чашках с питательной средой, чтобы увидеть, может ли лекарство остановить рост микробов.

Сейчас мы видим, как модели компьютерного зрения, такие как YOLO11 , используются для ускорения анализа культуральных пластин путем обнаружения объектов. YOLO11 может detect и подсчитывать клетки, а эти данные, в свою очередь, можно использовать для track их роста или уменьшения в ответ на лечение, что делает процесс исследования более быстрым и эффективным.

‍

Клиническая диагностика на основе машинного зрения

В то время как фармацевтические исследования связаны с открытием и тестированием новых лекарств, диагностические лаборатории занимаются анализом биологических образцов, таких как кровь, для detect признаков инфекции или заболевания. Цель диагностических лабораторий - предоставление точной и своевременной информации, которая помогает диагностировать заболевания, следить за развитием болезни и принимать решения о лечении.

Хотя основные выводы, сделанные в результате этих анализов, могут отличаться, сами исследования весьма схожи, поэтому компьютерное зрение также играет важную роль в этой области. Например, при анализе крови компьютерное зрение можно использовать для автоматической classify клеток крови, таких как эритроциты, лейкоциты и тромбоциты. 

Применяя классификацию изображений и обнаружение объектов, модели искусственного интеллекта Vision могут точно detect и классифицировать эти клетки, упрощая процесс рассмотрения и помогая исследователям или клиницистам сосредоточиться на областях, требующих немедленного внимания.

‍

Плюсы и минусы компьютерного зрения в микробиологии

Компьютерное зрение позволяет микробиологическим лабораториям оптимизировать задачи, основанные на изображениях, повышая эффективность и согласованность. Оно ускоряет анализ, сокращает ручной труд и повышает повторяемость процессов. Вот некоторые другие ключевые преимущества использования компьютерного зрения в микробиологии:

• Экономическая эффективность: Автоматизация анализа изображений снижает потребность в дополнительном персонале, снижая затраты на оплату труда и повышая производительность.
  
  
• Меньше ручных ошибок: Сокращаются визуальные ошибки и непоследовательные наблюдения, поскольку модели применяют одни и те же правила ко всем изображениям.
  
  
• Поддерживает удаленное использование и использование в реальном времени: Изображения можно обрабатывать и просматривать из разных мест. Это помогает исследователям сотрудничать или отслеживать данные в режиме реального времени.
  
  
• Масштабируемость: По мере увеличения объемов данных системы компьютерного зрения могут легко масштабироваться для обработки больших наборов данных без необходимости пропорционального увеличения трудозатрат или ресурсов.

Несмотря на эти преимущества, следует учитывать и некоторые ограничения. Чтобы максимально эффективно использовать инструменты Vision AI, необходимо надлежащее планирование, поддержка и настройка. Вот несколько ключевых проблем, о которых следует помнить:

• Первоначальная стоимость и настройка: Начало работы с инструментами искусственного интеллекта требует значительных инвестиций в оборудование, программное обеспечение и обучение, что может стать барьером для некоторых лабораторий.
  
  
• Конфиденциальность и безопасность данных: Обработка конфиденциальных данных, особенно в здравоохранении или клинических исследованиях, требует надежных мер безопасности для обеспечения соответствия нормам конфиденциальности.
  
  
• Интеграция с существующими системами: Внедрение решений на основе ИИ может быть сложной задачей, если новые инструменты необходимо интегрировать с существующими системами управления лабораторией или рабочими процессами.
  
  
• Постоянное обслуживание и обновления: Модели ИИ требуют непрерывного мониторинга, обновлений и тонкой настройки для поддержания эффективности, что может потребовать значительных ресурсов.

Перспективы Vision AI в микробиологии

Компьютерное зрение в микробиологии движется в направлении инструментов, которые легче обучать и которые более практичны для использования в реальных лабораторных условиях. Исследователи сосредотачиваются на моделях, которым требуется меньше данных для начала работы и которые могут быстрее адаптироваться при изменении лабораторных условий.

Одной из особенно интересных областей прогресса является мобильная микроскопия. Модели ИИ в настоящее время интегрируются в небольшие устройства, которые работают вне традиционных лабораторных установок. Эти системы захватывают изображения с микроскопа и анализируют их на месте, что делает их идеальными для использования в отдаленных районах с ограниченной инфраструктурой.

‍

Основные выводы

По мере того, как цифровая визуализация становится центральной в микробиологических исследованиях, потребность в более быстром и последовательном анализе продолжает расти. Компьютерное зрение помогает удовлетворить эту потребность, эффективно справляясь с основными задачами, такими как классификация клеток, подсчет колоний и сегментация, с высокой скоростью и точностью.

Многие лаборатории уже перешли от ручных проверок к системам, поддерживаемым ИИ. Для лабораторий, работающих с большими объемами образцов или сжатыми сроками, компьютерное зрение быстро становится практичным решением. Эти инструменты легко интегрируются в существующие рабочие процессы, что позволяет лабораториям внедрять их без серьезных изменений.

Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу! Изучите наш репозиторий на GitHub, чтобы глубже погрузиться в ИИ. Если вы заинтересованы в использовании компьютерного зрения, ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования. Узнайте о компьютерном зрении в здравоохранении и ИИ в производстве на страницах наших решений!