Исследование применения компьютерного зрения в микробиологии

Наблюдение - ключевая часть микробиологии, в которой исследователи анализируют клетки под микроскопом, отслеживают 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 теперь получают больше визуальных данных, чем когда-либо прежде. Например, микроскоп высокого разрешения может легко получить тысячи изображений для одного исследования. Каждое изображение содержит мельчайшие и важные детали. 

Однако их изучение по отдельности может быть медленным и непоследовательным процессом. Увеличение объема данных привело к необходимости более быстрого и надежного анализа 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: они классифицируют клетки, подсчитывают колонии бактерий и отслеживают рост микроорганизмов. 

В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение в микробиологии улучшает рабочие процессы в лаборатории 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 обнаружения 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 помощью компьютерного зрения

Классификация клеток - одна из наиболее важных задач микробиологии, основанная на изображениях. Лаборатории часто используют окрашенные изображения для идентификации типов клеток, обнаружения признаков инфекции и выделения специфических особенностей клеток под микроскопом. Ручной анализ занимает много времени и может быть сложным для масштабирования. Для решения этой проблемы многие лаборатории используют компьютерное зрение для автоматического обнаружения, сегментирования и классификации клеток.

Например, в университетской больнице Монклендс в Шотландии в рамках пилотной программы использовалось компьютерное зрение для улучшения скрининга рака шейки матки. Образцы, взятые у пациенток с положительным результатом теста на вирус папилломы человека (ВПЧ), были оцифрованы и обработаны с помощью моделей Vision AI. Система анализировала структуру клеток и отмечала все необычные особенности для рассмотрения медицинским экспертом.

Это помогло команде определить приоритетность образцов с высоким риском на более ранних этапах рабочего процесса. В результате анализ слайдов стал более быстрым и целенаправленным, и они смогли проводить большее количество скринингов без изменения процесса подготовки и отправки образцов.

‍

Автоматизация подсчета колоний и анализ роста

Подсчет колоний - это лабораторный метод, используемый для измерения роста микроорганизмов и оценки реакции образцов на лечение. Он широко используется при разработке вакцин, клинических испытаниях и обеспечении безопасности пищевых продуктов. Процесс подсчета колоний может быть сложным, если он выполняется вручную, особенно когда колонии накладываются друг на друга или увеличивается объем планшета.

Чтобы упростить этот процесс, можно использовать задачи компьютерного зрения, такие как сегментация экземпляров, чтобы очертить границы колоний, измерить их размер и подсчитать каждую колонию на основе ее формы и распространения, даже в случае перекрытия. Это ускоряет процесс проверки и делает его более последовательным в разных партиях.

Например, международно признанный центр исследования вакцин использует ProtoCOL 3, передовой счетчик колоний, работающий на основе компьютерного зрения. Система сканирует многолуночные планшеты и анализирует колонии, выжившие после воздействия антител. Благодаря такой автоматизации, производительность центра увеличилась с 16 планшетов до более чем 300 в день.

‍

Улучшение изображений при микроскопии с помощью искусственного интеллекта

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

Именно поэтому лаборатории обращаются к инструментам компьютерного зрения, которые повышают четкость изображений, применяя такие техники, как сегментация и шумоподавление, прежде чем обрабатывать их для решения таких задач, как подсчет колоний или классификация клеток.

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

‍

Применение компьютерного зрения в реальном мире в микробиологии

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

Фармацевтические исследования с помощью компьютерного зрения

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 болезней, и ключевой частью этого процесса является проверка того, как соединения влияют на микробные клетки. Ученые часто выращивают бактерии на культуральных пластинах, чтобы проверить, может ли лекарство остановить рост микроорганизмов.

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

‍

Клиническая диагностика на основе видения

В то время как фармацевтические исследования связаны с открытием и тестированием новых лекарств, диагностические лаборатории занимаются анализом биологических образцов, таких как кровь, для выявления 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 классификации клеток крови, таких как эритроциты, лейкоциты и тромбоциты. 

Применяя классификацию изображений и обнаружение объектов, модели искусственного интеллекта Vision могут точно обнаружить 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 сокращает потребность в дополнительном персонале, снижая затраты на оплату труда и повышая производительность.
  
  
• Меньше ошибок при ручном управлении: Уменьшается количество визуальных ошибок и непоследовательных наблюдений, поскольку модели применяют одни и те же правила для каждого изображения.
  
  
• Поддерживает удаленное использование и работу в режиме реального времени: Изображения можно обрабатывать и просматривать из разных мест. Это помогает исследователям сотрудничать или отслеживать данные в режиме реального времени.
  
  
• Масштабируемость: По мере увеличения объема данных системы компьютерного зрения могут легко масштабироваться для обработки больших массивов данных, не требуя пропорционального увеличения трудозатрат и ресурсов.

Несмотря на эти преимущества, необходимо учитывать и некоторые ограничения. Чтобы максимально эффективно использовать инструменты Vision AI, крайне важно правильно спланировать, обеспечить поддержку и настройку. Вот несколько ключевых проблем, о которых следует помнить:

• Первоначальная стоимость и настройка: Начало работы с инструментами ИИ требует значительных инвестиций в оборудование, программное обеспечение и обучение, что может стать препятствием для некоторых лабораторий.
  
  
• Конфиденциальность и безопасность данных: работа с конфиденциальными данными, особенно в сфере здравоохранения или клинических исследований, требует надежных мер безопасности для обеспечения соответствия нормам конфиденциальности.
  
  
• Интеграция с существующими системами: Внедрение решений на основе ИИ может оказаться сложной задачей, если новые инструменты необходимо интегрировать с существующими системами управления лабораторией или рабочими процессами.
  
  
• Постоянное обслуживание и обновления: Чтобы модели ИИ оставались эффективными, требуется постоянный мониторинг, обновления и тонкая настройка, что может потребовать значительных ресурсов.

Путь к созданию искусственного интеллекта в микробиологии

Компьютерное зрение в микробиологии развивается в направлении инструментов, которые легче обучать и практичнее использовать в реальных лабораторных условиях. Исследователи фокусируются на моделях, которым требуется меньше данных для начала работы и которые могут быстрее адаптироваться при изменении лабораторных условий.

Одна из особенно интересных областей прогресса - мобильная микроскопия. Модели искусственного интеллекта теперь интегрируются в небольшие устройства, которые работают вне традиционных лабораторий. Такие системы захватывают изображения с микроскопа и анализируют их на месте, что делает их идеальными для использования в удаленных районах с ограниченной инфраструктурой.

‍

Основные выводы

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

Многие лаборатории уже перешли от ручного анализа к системам, поддерживаемым искусственным интеллектом. Для лабораторий, работающих с большими объемами образцов или жесткими временными рамками, компьютерное зрение быстро становится практичным решением. Эти инструменты легко интегрируются в существующие рабочие процессы, что позволяет лабораториям внедрять их без существенных изменений.

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