Узнайте, как компьютерное зрение в микробиологии может поддерживать точный анализ клеток, эффективный подсчет колоний и улучшенную диагностику в исследовательских лабораториях.
Наблюдение является ключевой частью микробиологии, где исследователи анализируют клетки под микроскопами, отслеживают бактериальные колонии и контролируют рост микробов. Эти типы задач наблюдения важны как для исследовательских, так и для диагностических процессов.
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 из изображений или видео. В частности, модели Vision AI, такие как Ultralytics YOLO11, используются для поддержки микробиологических исследований путем классификации клеток, подсчета бактериальных колоний и отслеживания роста микробов.
В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение в микробиологии улучшает лабораторные процессы и позволяет ученым работать более эффективно и последовательно. Давайте начнем!
Задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов и классификация изображений, основанные на моделях, таких как YOLO11, могут использоваться для обнаружения закономерностей, выделения важных признаков и автоматизации повторяющихся лабораторных задач, которые в противном случае отнимали бы ценное время и усилия. Прежде чем мы углубимся в конкретные приложения, давайте подробнее рассмотрим, как компьютерное зрение используется в микробиологии.
Классификация клеток — одна из важнейших задач обработки изображений в микробиологии. Лаборатории часто используют окрашенные изображения, чтобы помочь идентифицировать типы клеток, обнаружить признаки инфекции и выделить определенные особенности клеток под микроскопом. Ручная проверка занимает много времени и может быть сложной в масштабировании. Многие лаборатории в настоящее время используют компьютерное зрение для автоматического обнаружения, сегментации и классификации клеток, 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.
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.
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.
Теперь, когда мы обсудили, как компьютерное зрение используется в микробиологии, давайте углубимся в некоторые реальные приложения.
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 чашек Петри посредством обнаружения объектов. YOLO11 может обнаруживать и подсчитывать клетки, и эти данные, в свою очередь, могут быть использованы для отслеживания их роста или сокращения в ответ на лечение, что делает процесс исследования быстрее и эффективнее.
В то время как фармацевтические исследования занимаются открытием и тестированием новых лекарств, диагностические лаборатории сосредоточены на анализе биологических образцов, таких как кровь, для выявления признаков инфекции или заболевания. Цель диагностических лабораторий — предоставление точной и своевременной информации, которая помогает в диагностике состояний, мониторинге прогрессирования заболеваний и принятии решений о лечении.
Хотя основные выводы из этих анализов могут отличаться, сами исследования довольно похожи, поэтому компьютерное зрение также оказывает значительное влияние в этой области. Например, в анализе крови компьютерное зрение можно использовать для автоматической классификации клеток крови, таких как эритроциты, лейкоциты и тромбоциты.
Применяя классификацию изображений и обнаружение объектов, модели Vision AI могут точно обнаруживать и классифицировать эти клетки, оптимизируя процесс проверки и помогая исследователям или врачам сосредоточиться на областях, требующих немедленного внимания.
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:
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:
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.
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!
