17 Eylül 2025
Hücre segmentasyonunun nasıl çalıştığını ve Vision AI'nın derin öğrenme, temel metrikler, veri kümeleri ve gerçek dünya kullanımlarıyla mikroskopi analizini nasıl geliştirdiğini öğrenin.
İlaç keşfi, kanser araştırmaları veya kişiselleştirilmiş tıp alanındaki birçok atılım, temel bir zorlukla başlar: hücreleri net bir şekilde görmek. Bilim insanları, hücre davranışını izlemek, ilaçları değerlendirmek ve yeni tedavileri keşfetmek için net görüntülere ihtiyaç duyarlar.
Tek bir mikroskopi görüntüsü, binlerce örtüşen hücre içerebilir ve bu da sınırları görmeyi zorlaştırır. Hücre segmentasyonu, her hücreyi doğru analiz için açıkça ayırarak bunu çözmeyi amaçlar.
Ancak hücre segmentasyonu her zaman basit değildir. Tek bir çalışma binlerce ayrıntılı mikroskop görüntüsü üretebilir, bu da elle incelemek için çok fazladır. Veri kümeleri büyüdükçe, bilim adamlarının hücreleri ayırmak ve incelemek için daha hızlı ve daha güvenilir yollara ihtiyacı vardır.
Aslında, birçok bilim insanı, makinelerin görsel bilgileri yorumlamasını ve analiz etmesini sağlayan bir yapay zeka dalı olan bilgisayarlı görü'yü benimsiyor. Örneğin, örnek segmentasyonunu destekleyen Ultralytics YOLO11 gibi modeller, hücreleri ayırmak ve hatta hücre altı yapıları tespit etmek için eğitilebilir. Bu, araştırmacıların çalışmalarını verimli bir şekilde ölçeklendirmelerine yardımcı olarak, saatler yerine saniyeler içinde kesin analiz sağlar.
Bu makalede, hücre segmentasyonunun nasıl çalıştığını, bilgisayarlı görünün bunu nasıl geliştirdiğini ve gerçek dünyada nerelerde uygulandığını inceleyeceğiz. Haydi başlayalım!
Geleneksel olarak, bilim insanları hücreleri mikroskopi görüntülerinde izleyerek elle segmentlere ayırmışlardır. Bu, küçük projeler için iyi işe yaradı, ancak yavaştı, tutarsızdı ve hataya açıktı. Tek bir görüntüde binlerce örtüşen hücre varken, manuel izleme hızla bunaltıcı ve büyük bir darboğaz haline gelir.
Bilgisayarlı görü, daha hızlı ve daha güvenilir bir seçenek sunar. Derin öğrenme ile desteklenen bir yapay zeka dalıdır ve makineler geniş görüntü kümelerinden kalıpları öğrenir. Hücre araştırmasında bu, tek tek hücreleri yüksek doğrulukla tanıyıp ayırabilecekleri anlamına gelir.
Özellikle, Ultralytics YOLO11 gibi Görüntü İşleme (Vision) AI modelleri, nesne tespiti ve örnek segmentasyonu gibi görevleri destekler ve hücreleri analiz etmek için özel veri kümeleri üzerinde eğitilebilir. Nesne tespiti, çok sayıda hücre bir arada göründüğünde bile, bir görüntüdeki her hücreyi bulmayı ve etiketlemeyi mümkün kılar.
Örnek segmentasyonu, her hücrenin etrafına kesin sınırlar çizerek ve tam şekillerini yakalayarak bir adım daha ileri gider. Bu Vision AI yeteneklerinin hücre segmentasyon işlem hatlarına entegre edilmesi, araştırmacıların karmaşık iş akışlarını otomatikleştirmesine ve yüksek çözünürlüklü mikroskopi görüntülerini verimli bir şekilde işlemesine olanak tanır.
Hücresel segmentasyon yöntemleri yıllar içinde çok değişti. Erken görüntü segmentasyon teknikleri basit görüntüler için işe yaradı, ancak veri kümeleri büyüdükçe ve hücreleri ayırt etmek zorlaştıkça zorlandı.
Bu sınırların üstesinden gelmek için daha gelişmiş yaklaşımlar geliştirildi ve günümüzün mikrobiyoloji ve mikroskopi çalışmalarına hız, doğruluk ve ölçeklenebilirlik getiren bilgisayarlı görü modellerine yol açtı.
Şimdi de segmentasyon algoritmalarının temel eşikleme yöntemlerinden en gelişmiş derin öğrenme modellerine ve hibrit boru hatlarına kadar nasıl geliştiğini inceleyelim.
Bilgisayar görüşündeki gelişmelerden önce, hücre segmentasyonu geleneksel görüntü işleme tekniklerine dayanıyordu. Bu yöntemler, kenarları algılama, ön planı arka plandan ayırma veya şekilleri düzeltme gibi manuel olarak tanımlanmış kurallara ve işlemlere dayanıyordu. Verilerden doğrudan kalıpları öğrenebilen bilgisayar görüşü modellerinin aksine, görüntü işleme tüm görüntülere aynı şekilde uygulanan sabit algoritmalara bağlıdır.
En eski yaklaşımlardan biri, piksel parlaklık seviyelerini karşılaştırarak hücreleri arka plandan ayıran bir yöntem olan eşikleme idi. Bu, hücreler ve çevreleri arasında güçlü bir kontrast olduğunda iyi sonuç verir.
Sonuçları iyileştirmek için, genişleme (şekilleri genişletme) ve erozyon (şekilleri küçültme) gibi morfolojik işlemler, kenarları düzeltmek, gürültüyü gidermek veya küçük boşlukları kapatmak için kullanılır. Temas eden veya örtüşen hücreler için, havza segmentasyonu adı verilen bir teknik, hücrelerin buluştuğu yerlerde sınırlar çizerek onları ayırmaya yardımcı olur.
Bu teknikler, örtüşen hücreler veya gürültülü görüntüler gibi karmaşık durumlarda zorlanırken, daha basit uygulamalar için hala kullanışlıdır ve hücre segmentasyonunun tarihinin önemli bir parçasıdır. Bununla birlikte, sınırlamaları, alanı, daha zorlu görüntüler için çok daha yüksek doğruluk sağlayan derin öğrenme tabanlı modellere doğru itti.
Görüntü işleme teknikleri sınırlarına ulaştıkça, hücre segmentasyonu öğrenme tabanlı yaklaşımlara yöneldi. Kural tabanlı yöntemlerin aksine, derin öğrenme modelleri kalıpları doğrudan veriden tanımlar, bu da onları örtüşen hücrelere, değişken şekillere ve farklı görüntüleme yöntemlerine daha uyarlanabilir hale getirir.
Evrişimsel sinir ağları (CNN'ler), bilgisayarlı görüde yaygın olarak kullanılan bir derin öğrenme mimarisi sınıfıdır. Görüntüleri katmanlar halinde işlerler: İlk katmanlar kenarlar ve dokular gibi basit özellikleri algılarken, daha derin katmanlar daha karmaşık şekilleri ve yapıları yakalar. Bu katmanlı yaklaşım, CNN'leri günlük nesneleri örüntü tanıma yoluyla tanımaktan biyomedikal görüntüleri analiz etmeye kadar birçok görsel görev için etkili kılar.
YOLO11 gibi modeller, bu derin öğrenme prensipleri üzerine inşa edilmiştir. Gerçek zamanlı nesne tespiti ve örnek segmentasyonu için CNN tabanlı mimarileri genişleterek hücreleri hızlı bir şekilde bulmayı ve sınırlarını çizmeyi mümkün kılar.
Hibrit işlem hatları, birden fazla yöntemin güçlü yönlerini birleştirerek hücre segmentasyonunu iyileştirir. Bunlar, klasik görüntü işleme ve derin öğrenme modellerini veya hatta birlikte çalışan farklı derin öğrenme tabanlı modelleri içerebilir.
Örneğin, bir yöntem gürültüyü azaltmak ve sınırları keskinleştirmek için mikroskopi görüntülerini iyileştirebilir veya önceden işleyebilirken, başka bir model hücreleri tespit etmek ve segmentlere ayırmak için kullanılır. Görevleri bu şekilde bölerek, hibrit yaklaşımlar doğruluğu artırır, karmaşık görüntüleri daha etkili bir şekilde işler ve büyük ölçekli çalışmaları daha güvenilir hale getirir.
Bilgisayarlı görü odaklı hücre segmentasyonunda dikkate alınması gereken bir diğer önemli faktör de görüntü verileridir. Bilgisayarlı görü modelleri, hücreleri doğru bir şekilde nasıl tanımlayacağını ve ayıracağını öğrenmek için büyük, yüksek kaliteli veri kümelerine büyük ölçüde bağlıdır.
Bu veri kümeleri tipik olarak açıklamalarla eşleştirilmiş mikroskopi görüntülerinden oluşur. Ham görüntüler kadar önemli olan veri açıklaması veya etiketleme, modele temel bilgileri verdiği için etkili veri kümeleri oluşturmada çok önemli bir rol oynar.
Örneğin, YOLO11 gibi bir modeli mikroskopi görüntülerinden kanserli hücreleri segmentlere ayırmak için eğitmek istiyorsak, her hücrenin nerede başlayıp nerede bittiğini gösteren etiketli örneklere ihtiyacımız var. Bu etiketler, modelin hücre morfolojisini ve sınırlarını nasıl tanıyacağını öğreten bir kılavuz görevi görür. Açıklamalar elle çizilebilir veya zamandan tasarruf etmek için yarı otomatik araçlarla oluşturulabilir.
Ek açıklama türü de göreve bağlıdır. Nesne tespiti için, her hücrenin etrafına sınırlayıcı kutular çizilir. Örnek segmentasyonu için, etiketler her hücrenin tam ana hattını izleyen ayrıntılı maskeler gibidir. Doğru türde ek açıklamayı ve eğitim verilerini seçmek, modelin iş için neye ihtiyacı olduğunu öğrenmesine yardımcı olur.
Genel olarak, bilgisayarlı görü veri kümeleri oluşturmak zor olabilir, özellikle mevcut bir görüntü koleksiyonu olmadığında veya alan çok benzersiz ve uzmanlaşmış olduğunda. Ancak hücresel araştırma alanında, veri toplama ve etiketlemeyi daha da karmaşık hale getiren teknik zorluklar vardır.
Mikroskopi görüntüleri, hücre görüntüleme yöntemine bağlı olarak çok farklı görünebilir. Örneğin, floresan mikroskobu, bir hücrenin parçalarını parlatan boyalar kullanır. Bu floresan görüntüleri, aksi takdirde görülmesi zor olan ayrıntıları vurgular.
Açıklama ekleme de büyük bir zorluktur. Binlerce hücreyi elle etiketlemek yavaştır ve alan uzmanlığı gerektirir. Hücreler genellikle örtüşür, şekil değiştirir veya soluk görünür, bu da hataların kolayca oluşmasına neden olur. Yarı otomatik araçlar süreci hızlandırabilir, ancak kaliteyi sağlamak için genellikle insan gözetimi gerekir.
İş yükünü hafifletmek için araştırmacılar bazen tam ana hatları çizmek yerine hücrelerin nerede olduğunu gösteren ilgi alanı işaretçileri gibi daha basit açıklamalar kullanırlar. Daha az kesin olmakla birlikte, bu işaretçiler yine de eğitim için çok önemli bir rehberlik sağlar.
Bunun ötesinde, biyolojide veri paylaşımı daha da karmaşıklıklar ekler. Gizlilik endişeleri, hasta onayı ve laboratuvarlar arasındaki görüntüleme ekipmanlarındaki farklılıklar, tutarlı, yüksek kaliteli veri kümeleri oluşturmayı zorlaştırabilir.
Bu engellere rağmen, açık kaynaklı veri kümeleri büyük bir fark yarattı. GitHub gibi platformlar aracılığıyla paylaşılan genel koleksiyonlar, birçok hücre türü ve görüntüleme yöntemi arasında binlerce etiketli görüntü sağlayarak modellerin gerçek dünya senaryolarına daha iyi genelleştirilmesine yardımcı olur.
Bilgisayarlı görü ile hücreleri bölümlendirmek için kullanılan veri ve yöntemleri daha iyi anladığımıza göre, hücre bölümlendirme ve bilgisayarlı görünün gerçek dünya uygulamalarından bazılarına bakalım.
Tek hücre analizi veya tüm doku örnekleri yerine tek tek hücrelerin incelenmesi, bilim insanlarının daha geniş düzeyde sıklıkla kaçırılan ayrıntıları görmelerine yardımcı olur. Bu yaklaşım, hücrelerin farklı koşullar altında nasıl işlev gördüğünü ve yanıt verdiğini anlamak için hücre biyolojisi, ilaç keşfi ve teşhis alanlarında yaygın olarak kullanılmaktadır.
Örneğin, kanser araştırmasında, bir doku örneği genellikle kanserli hücreler, bağışıklık hücreleri ve destekleyici (stromal) hücrelerin bir karışımını içerir. Yalnızca dokuya bir bütün olarak bakmak, bağışıklık hücrelerinin tümörlerle nasıl etkileşime girdiği veya kan damarlarına yakın kanser hücrelerinin nasıl davrandığı gibi önemli farklılıkları gizleyebilir.
Tek hücre analizi, araştırmacıların bu hücre tiplerini ayırmasına ve bunları ayrı ayrı incelemesine olanak tanır; bu da tedavi yanıtlarını ve hastalığın ilerlemesini anlamak için çok önemlidir. Örnek segmentasyonunu destekleyen YOLO11 gibi modeller, kalabalık veya örtüşen görüntülerde bile her hücreyi algılayabilir ve tam şeklini ana hatlarıyla belirleyebilir. YOLO11, karmaşık mikroskopi görüntülerini yapılandırılmış verilere dönüştürerek, araştırmacıların binlerce hücreyi hızlı ve tutarlı bir şekilde analiz etmelerini sağlar.
Hücreler bölünür, hareket eder ve çevrelerine farklı şekillerde tepki verir. Canlı hücrelerin zaman içinde nasıl değiştiğini analiz etmek, bilim insanlarının sağlık ve hastalıkta nasıl davrandıklarını anlamalarına yardımcı olur.
Faz kontrast veya yüksek çözünürlüklü mikroskopi gibi araçlarla, araştırmacılar bu değişiklikleri boya veya etiket eklemeden takip edebilirler. Bu, hücreleri doğal hallerinde tutar ve sonuçları daha güvenilir hale getirir.
Hücreleri zaman içinde izlemek, aksi takdirde kaçırılabilecek ayrıntıları yakalamaya da yardımcı olur. Bir hücre diğerlerinden daha hızlı hareket edebilir, alışılmadık bir şekilde bölünebilir veya bir uyarıcıya güçlü bir şekilde yanıt verebilir. Bu ince farklılıkları kaydetmek, hücrelerin gerçek koşullarda nasıl davrandığına dair daha net bir resim sunar.
Ultralytics YOLOv8 gibi bilgisayarlı görü modelleri bu süreci daha hızlı ve tutarlı hale getirir. YOLOv8, görüntü dizilerindeki tek tek hücreleri tespit edip izleyerek, hücreler üst üste gelse veya şekil değiştirse bile hücre hareketlerini, bölünmelerini ve etkileşimlerini otomatik olarak izleyebilir.
Bütün hücre segmentasyonu için kullanılan YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modellerinden elde edilen öngörüler, biyoinformatik (biyolojik verileri analiz etmek için hesaplama yöntemlerinin kullanılması) ve multi-omikler (DNA, RNA ve protein bilgilerinin entegrasyonu) ile birleştirildiğinde daha büyük bir etki yaratabilir. Birlikte, bu yöntemler araştırmayı hücre sınırlarını çizmenin ötesine taşıyarak bu sınırların ne anlama geldiğini anlamaya yönlendirir.
Bilim insanları, yalnızca hücrelerin nerede olduğunu belirlemek yerine, hücrelerin nasıl etkileşime girdiğini, doku yapısının hastalıkta nasıl değiştiğini ve hücre şeklindeki küçük değişimlerin moleküler aktiviteyle nasıl bağlantılı olduğunu inceleyebilir.
Bir tümör örneğini düşünün: araştırmacılar, kanser hücrelerinin boyutunu, şeklini veya konumunu moleküler profilleriyle ilişkilendirerek, gen mutasyonları, gen ifadesi veya anormal protein aktivitesi ile korelasyonlar bulabilirler. Bu, statik görüntüleri pratik içgörülere dönüştürerek, tümörlerdeki gen aktivitesini izlemeye, protein davranışını gerçek zamanlı olarak haritalamaya ve yapıyı işleve bağlayan referans atlasları oluşturmaya yardımcı olur.
Hücre segmentasyonu için bilgisayar görüşü kullanmanın temel faydalarından bazıları şunlardır:
Bilgisayarlı görü hücre segmentasyonuna birçok fayda sağlarken, bazı sınırlamaları da vardır. Akılda tutulması gereken birkaç faktör şunlardır:
Yeni nesil hücre segmentasyonu, muhtemelen hızı, doğruluğu ve ölçeklenebilirliği birleştiren bilgisayarlı görü modelleriyle tanımlanacaktır. U-Net gibi modeller oldukça etkili olmuştur, ancak hesaplama açısından zorlayıcı olabilirler. Bilgisayarlı görüdeki gelişmelerle, araştırmacılar hem yüksek doğruluk hem de gerçek zamanlı performans sunan modellere yöneliyorlar.
Örneğin, Ultralytics YOLOv8 gibi son teknoloji modeller, keskin ve doğru sınırlar üretmeye devam ederken, mikroskopi görüntülerini geleneksel yaklaşımlardan çok daha hızlı bir şekilde segmentlere ayırabilir.
Yakın tarihli bir Transmisyon Elektron Mikroskobu (TEM) çalışmasında, performans ölçümleri YOLOv8'in U-Net'ten 43 kata kadar daha hızlı çalıştığını gösterdi. Bu tür bir performans, görüntüleme çalışmaları büyüdükçe giderek daha önemli hale gelen büyük veri kümelerini gerçek zamanlı olarak analiz etmeyi mümkün kılar.
Bu iyileştirmeler zaten uygulamaya konuluyor. Theia Scientific'in Theiascope™ gibi platformlar, Ultralytics YOLO modellerini Transmission Electron Microscopy (TEM) ile entegre ederek, nano ölçekli yapıların tutarlı bir şekilde ve ölçekli olarak bölümlere ayrılmasını sağlar. Platform, gerçek zamanlı algılama ve segmentasyon için Ultralytics YOLO modellerini kullanarak, TEM görüntülerindeki yapıları yakalandıkça otomatik olarak tanımlar ve bunları güvenilir, analize hazır verilere dönüştürür.
Hücre segmentasyonu, modern mikroskopi ve biyomedikal araştırmalarda önemli bir rol oynar. Bilim insanlarının tek tek hücreleri gözlemlemesine, hastalığın ilerlemesini izlemesine ve tedavilerin hücre davranışını nasıl etkilediğini takip etmesine olanak tanır. YOLO11 gibi görüntü işleme yapay zeka modelleri bu süreci daha hızlı ve daha hassas hale getirir. Büyük, karmaşık görüntüleri kolaylıkla işleyerek, deneylerin tekrarlanabilir ve ölçeklenebilir olmasını sağlarlar.
AI hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuza katılın ve GitHub depomuzu ziyaret edin. Tarımda AI ve lojistikte bilgisayarlı görü gibi uygulamalar hakkında daha fazla bilgi edinmek için çözümler sayfalarımızı inceleyin. Lisanslama seçeneklerimize göz atın ve bilgisayarlı görü ile geliştirmeye bugün başlayın!
