17 Eylül 2025
Hücre segmentasyonunun nasıl çalıştığını ve Vision AI'ın derin öğrenme, temel metrikler, veri kümeleri ve gerçek dünyadaki kullanımlarla mikroskopi analizini nasıl geliştirdiğini öğrenin.
İlaç keşfi, kanser araştırmaları veya kişiselleştirilmiş tıp alanındaki birçok atılım tek bir temel zorlukla başlar: hücreleri net bir şekilde görmek. Bilim insanları hücre davranışını izlemek, ilaçları değerlendirmek ve yeni tedavileri keşfetmek için net görüntülere ihtiyaç duyuyor.
Tek bir mikroskopi görüntüsü binlerce örtüşen hücre içerebilir ve bu da sınırların görülmesini zorlaştırır. Hücre segmentasyonu, doğru analiz için her bir hücreyi net bir şekilde ayırarak bunu çözmeyi amaçlar.
Ancak hücre segmentasyonu her zaman basit değildir. Tek bir çalışma binlerce ayrıntılı mikroskop görüntüsü üretebilir ve bu sayı elle incelenemeyecek kadar çoktur. Veri kümeleri büyüdükçe, bilim insanları hücreleri ayırmak ve incelemek için daha hızlı ve daha güvenilir yollara ihtiyaç duyuyor.
Aslında birçok bilim insanı, makinelerin görsel bilgileri yorumlamasını ve analiz etmesini sağlayan bir yapay zeka dalı olan bilgisayarla görmeyi benimsiyor. Örneğin, Ultralytics YOLO11 gibi örnek segmentasyonunu destekleyen modeller, hücreleri ayırmak ve hatta alt hücresel yapıları tespit etmek için eğitilebilir. Bu, saatler yerine saniyeler içinde hassas analiz yapılmasını sağlayarak araştırmacıların çalışmalarını verimli bir şekilde ölçeklendirmelerine yardımcı olur.
Bu makalede, hücre segmentasyonunun nasıl çalıştığını, bilgisayarla görmenin bunu nasıl geliştirdiğini ve gerçek dünyada nerelerde uygulandığını keşfedeceğiz. Hadi başlayalım!
Geleneksel olarak, bilim insanları hücreleri mikroskopi görüntülerinde izleyerek elle bölümlere ayırıyordu. Bu yöntem küçük projeler için işe yarıyordu ancak yavaş, tutarsız ve hataya açıktı. Tek bir görüntüde üst üste binen binlerce hücre söz konusu olduğunda, manuel izleme hızla bunaltıcı ve büyük bir darboğaz haline gelir.
Bilgisayarlı görü daha hızlı ve daha güvenilir bir seçenek sunar. Makinelerin büyük görüntü setlerinden kalıplar öğrendiği, derin öğrenme ile desteklenen bir yapay zeka dalıdır. Hücre araştırmalarında bu, tek tek hücreleri yüksek doğrulukla tanıyabilecekleri ve ayırabilecekleri anlamına gelir.
Özellikle, Ultralytics YOLO11 gibi Vision AI modelleri, nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi görevleri destekler ve hücreleri analiz etmek için özel veri kümeleri üzerinde eğitilebilir. Nesne algılama, birçok hücre bir arada görünse bile bir görüntüdeki her bir hücrenin bulunmasını ve etiketlenmesini mümkün kılar.
Örnek segmentasyonu, her bir hücrenin etrafına kesin sınırlar çizerek ve tam şekillerini yakalayarak bir adım daha ileri gider. Bu Vision AI özelliklerinin hücre segmentasyonu 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 değişmiştir. İlk görüntü segmentasyon teknikleri basit görüntüler için işe yaramış, ancak veri kümeleri büyüdükçe ve hücreleri ayırt etmek zorlaştıkça zorlanmıştır.
Bu sınırların üstesinden gelmek için daha gelişmiş yaklaşımlar geliştirildi ve günümüzün mikrobiyoloji ve mikroskopi çalışmalarına hız, doğruluk ve ölçeklenebilirlik getiren bilgisayarla görme modelleri ortaya çıktı.
Daha sonra, temel eşikleme yöntemlerinden son teknoloji derin öğrenme modellerine ve hibrit boru hatlarına kadar segmentasyon algoritmalarının nasıl geliştiğini inceleyelim.
Bilgisayarla görme alanındaki gelişmelerden önce, hücre segmentasyonu geleneksel görüntü işleme tekniklerine dayanıyordu. Bu yöntemler, kenarları tespit etmek, ön planı arka plandan ayırmak veya şekilleri yumuşatmak gibi manuel olarak tanımlanmış kurallara ve işlemlere dayanıyordu. Desenleri doğrudan verilerden öğrenebilen bilgisayarla görme modellerinin aksine, görüntü işleme tüm görüntülerde aynı şekilde uygulanan sabit algoritmalara bağlıdır.
En eski yaklaşımlardan biri, piksel parlaklık seviyelerini karşılaştırarak hücreleri arka plandan ayıran bir yöntem olan eşiklemedir. Bu, hücreler ve çevreleri arasında güçlü bir kontrast olduğunda iyi çalışır.
Sonuçları iyileştirmek için kenarları yumuşatmak, gürültüyü gidermek veya küçük boşlukları kapatmak amacıyla genişletme (şekilleri genişletme) ve erozyon (şekilleri küçültme) gibi morfolojik işlemler kullanılır. Birbirine değen veya üst üste binen hücreler için havza segmentasyonu adı verilen bir teknik, hücrelerin birleştiği yerlere sınırlar çizerek onları ayırmaya yardımcı olur.
Bu teknikler üst üste binen hücreler veya gürültülü görüntüler gibi karmaşık durumlarla mücadele etse de, daha basit uygulamalar için hala yararlıdır ve hücre segmentasyonu 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 doğru kaymıştır. Kural tabanlı yöntemlerin aksine, derin öğrenme modelleri örüntüleri doğrudan verilerden tanımlayarak üst üste binen hücrelere, değişken şekillere ve farklı görüntüleme modalitelerine daha uyumlu hale getirir.
Evrişimli sinir ağları (CNN'ler), bilgisayarla görmede yaygın olarak kullanılan bir derin öğrenme mimarileri sınıfıdır. Görüntüleri katmanlar halinde işlerler: ilk katmanlar kenarlar ve dokular gibi basit özellikleri tespit ederken, daha derin katmanlar daha karmaşık şekilleri ve yapıları yakalar. Bu katmanlı yaklaşım, CNN'leri örüntü tanıma yoluyla günlük nesneleri tanımadan biyomedikal görüntüleri analiz etmeye kadar birçok görsel görev için etkili kılar.
YOLO11 gibi modeller bu derin öğrenme ilkeleri üzerine inşa edilmiştir. CNN tabanlı mimarileri gerçek zamanlı nesne algılama ve örnek segmentasyonu teknikleriyle genişleterek hücrelerin hızlı bir şekilde bulunmasını ve sınırlarının çizilmesini mümkün kılarlar.
Hibrit boru hatları, birden fazla yöntemin güçlü yönlerini birleştirerek hücre segmentasyonunu iyileştirir. Bunlar klasik görüntü işleme ve derin öğrenme modellerini, hatta birlikte çalışan farklı derin öğrenme tabanlı modelleri içerebilir.
Örneğin, bir yöntem gürültüyü azaltmak ve sınırları keskinleştirmek için mikroskopi görüntülerini iyileştirebilir veya önceden işleyebilirken, hücreleri tespit etmek ve bölümlere ayırmak için başka bir model kullanılır. Hibrit yaklaşımlar, görevleri bu şekilde bölerek doğruluğu artırır, karmaşık görüntüleri daha etkili bir şekilde işler ve büyük ölçekli çalışmaları daha güvenilir hale getirir.
Bilgisayarla görmeye dayalı hücre segmentasyonunda dikkate alınması gereken bir diğer önemli faktör de görüntü verileridir. Bilgisayarla görme modelleri, hücrelerin doğru bir şekilde nasıl tanımlanacağını ve ayrılacağını öğrenmek için büyük ölçüde büyük, yüksek kaliteli veri kümelerine bağlıdır.
Bu veri kümeleri tipik olarak ek açıklamalarla eşleştirilmiş mikroskopi görüntülerinden oluşur. Ham görüntüler kadar önemli olan veri açıklaması veya etiketleme, modele önemli bilgiler 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 vardır. Bu etiketler, modele hücre morfolojisini ve sınırlarını nasıl tanıyacağını öğreten bir rehber görevi görür. Ek açıklamalar elle çizilebilir veya zamandan tasarruf etmek için yarı otomatik araçlarla oluşturulabilir.
Ek açıklama türü de göreve bağlıdır. Nesne tespiti için her bir hücrenin etrafına sınırlayıcı kutular çizilir. Örnek segmentasyonu için etiketler daha çok her bir hücrenin tam ana hatlarını çizen ayrıntılı maskeler gibidir. Doğru türde açıklama ve eğitim verilerinin seçilmesi, modelin iş için neye ihtiyacı olduğunu öğrenmesine yardımcı olur.
Genel olarak, bilgisayarla görme veri kümeleri oluşturmak, özellikle mevcut görüntü koleksiyonları olmadığında veya alan çok benzersiz ve özel olduğunda zor olabilir. Ancak hücresel araştırma alanında, veri toplama ve açıklama yapmayı daha da karmaşık hale getiren teknik zorluklar vardır.
Mikroskopi görüntüleri hücre görüntüleme yöntemine bağlı olarak çok farklı görünebilir. Örneğin floresan mikroskobu, hücrenin bazı kısımlarının parlamasını sağlayan boyalar kullanır. Bu floresan görüntüler, aksi takdirde görülmesi zor olan ayrıntıları vurgular.
Ek açıklama bir başka büyük zorluktur. Binlerce hücreyi elle etiketlemek yavaştır ve alan uzmanlığı gerektirir. Hücreler genellikle üst üste biner, şekil değiştirir veya silik görünür, bu da hataların ortaya çıkmasını kolaylaştırır. Yarı otomatik araçlar süreci hızlandırabilir, ancak kaliteyi sağlamak için genellikle insan gözetimi gerekir.
İş yükünü hafifletmek için araştırmacılar bazen tam ana hatlar çizmek yerine hücrelerin nerede olduğunu gösteren ilgi alanı konum işaretleri gibi daha basit ek açıklamalar kullanırlar. Daha az kesin olsa da, bu işaretler eğitim için hala önemli bir rehberlik sağlar.
Bunun ötesinde, biyolojide veri paylaşımı başka komplikasyonları da beraberinde getiriyor. Gizlilik endişeleri, hasta onayı ve laboratuvarlar arasındaki görüntüleme ekipmanı farklılıkları tutarlı, yüksek kaliteli veri kümeleri oluşturmayı zorlaştırabilir.
Bu engellere rağmen, açık kaynaklı veri setleri büyük bir fark yarattı. GitHub gibi platformlar aracılığıyla paylaşılan halka açık koleksiyonlar, birçok hücre tipi ve görüntüleme yönteminde binlerce etiketli görüntü sağlayarak modellerin gerçek dünya senaryolarına daha iyi genelleştirilmesine yardımcı oluyor.
Artık bilgisayarlı görü ile hücreleri segmentlere ayırmak için kullanılan veri ve yöntemleri daha iyi anladığımıza göre, hücre segmentasyonu ve bilgisayarlı görünün gerçek dünyadaki bazı uygulamalarına bakalım.
Tek hücre analizi veya tüm doku örnekleri yerine tek tek hücrelerin incelenmesi, bilim insanlarının genellikle daha geniş düzeyde gözden kaçan ayrıntıları görmelerine yardımcı olur. Bu yaklaşım, hücrelerin farklı koşullar altında nasıl işlediğini ve tepki verdiğini anlamak için hücre biyolojisi, ilaç keşfi ve teşhis alanlarında yaygın olarak kullanılmaktadır.
Örneğin, kanser araştırmalarında bir doku örneği genellikle kanserli hücreler, bağışıklık hücreleri ve destekleyici (stromal) hücrelerin bir karışımını içerir. Sadece dokuya bir bütün olarak bakmak, bağışıklık hücrelerinin tümörlerle nasıl etkileşime girdiği veya kan damarlarının yakınındaki kanser hücrelerinin nasıl davrandığı gibi önemli farklılıkları gizleyebilir.
Tek hücre analizi, araştırmacıların bu hücre türlerini ayırmasına ve ayrı ayrı incelemesine olanak tanır; bu da tedavi yanıtlarını ve hastalığın ilerlemesini anlamak için çok önemlidir. Örnek segmentasyonunu destekleyen YOLO11 gibi modeller, kalabalık veya üst üste binen görüntülerde bile her bir hücreyi tespit edebilir ve tam şeklini belirleyebilir. YOLO11, karmaşık mikroskopi görüntülerini yapılandırılmış verilere dönüştürerek araştırmacıların binlerce hücreyi hızlı ve tutarlı bir şekilde analiz etmesini 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 kontrastı 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.
Hücrelerin zaman içinde izlenmesi, aksi takdirde gözden kaçabilecek ayrıntıların yakalanmasına da yardımcı olur. Bir hücre diğerlerinden daha hızlı hareket edebilir, alışılmadık bir şekilde bölünebilir veya bir uyarıcıya güçlü bir şekilde yanıt verebilir. Bu ince farklılıkların kaydedilmesi, hücrelerin gerçek koşullarda nasıl davrandığına dair daha net bir resim sağlar.
Ultralytics YOLOv8 gibi bilgisayarla görme modelleri bu süreci daha hızlı ve daha tutarlı hale getirir. YOLOv8, görüntü dizileri boyunca tek tek hücreleri tespit ve takip ederek, hücreler üst üste geldiğinde veya şekil değiştirdiğinde bile hücre hareketlerini, bölünmelerini ve etkileşimlerini otomatik olarak izleyebilir.
Tam hücre segmentasyonu için kullanılan YOLO11 gibi bilgisayarla görme modellerinden elde edilen bilgiler, biyoinformatik (biyolojik verileri analiz etmek için hesaplama yöntemlerinin kullanılması) ve multi-omiks (DNA, RNA ve protein bilgilerinin entegrasyonu) ile birleştirildiğinde daha büyük bir etki yaratabilir. Bu yöntemler birlikte, araştırmayı hücre sınırlarını çizmenin ötesine ve bu sınırların ne anlama geldiğini anlamaya taşır.
Bilim insanları sadece hücrelerin nerede olduğunu belirlemek yerine, nasıl etkileşime girdiklerini, hastalıkta doku yapısının nasıl değiştiğini ve hücre şeklindeki küçük değişimlerin moleküler aktiviteye nasıl bağlandığını inceleyebilirler.
Bir tümör örneği 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 aktivitesinin izlenmesine, protein davranışının gerçek zamanlı olarak haritalanmasına ve yapı ile işlevi birbirine bağlayan referans atlaslar oluşturulmasına yardımcı olur.
İşte hücre segmentasyonu için bilgisayarla görmeyi kullanmanın bazı temel faydaları:
Bilgisayarla görme, hücre segmentasyonuna birçok fayda sağlarken, bazı sınırlamaları da vardır. İşte akılda tutulması gereken birkaç faktör:
Yeni nesil hücre segmentasyonu muhtemelen hız, doğruluk ve ölçeklenebilirliği bir araya getiren bilgisayarla görme modelleri tarafından tanımlanacaktır. U-Net gibi modeller oldukça etkili olmuştur, ancak hesaplama açısından zorlayıcı olabilirler. Bilgisayarla görme alanındaki ilerlemelerle birlikte araştırmacılar hem yüksek doğruluk hem de gerçek zamanlı performans sunan modellere doğru ilerliyor.
Örneğin, Ultralytics YOLOv8 gibi son teknoloji modeller, mikroskopi görüntülerini geleneksel yaklaşımlardan çok daha hızlı segmentlere ayırabilirken keskin ve doğru sınırlar üretmeye devam ediyor.
Yakın zamanda yapılan bir Geçirimli Elektron Mikroskobu (TEM) çalışmasında, performans ölçümleri YOLOv8'in U-Net'ten 43 kata kadar daha hızlı çalıştığını göstermiştir. Bu tür bir performans, büyük veri kümelerinin gerçek zamanlı olarak analiz edilmesini mümkün kılar; bu da görüntüleme çalışmalarının boyutu büyüdükçe giderek daha önemli hale gelmektedir.
Bu iyileştirmeler halihazırda uygulamaya konulmaktadır. Theia Scientific'in Theiascope™ gibi platformlar Ultralytics YOLO modellerini Transmisyon Elektron Mikroskobu (TEM) ile entegre ederek nano ölçekli yapıların tutarlı bir şekilde ve ölçekte segmente edilmesini sağlar. Platform, gerçek zamanlı algılama ve segmentasyon için Ultralytics YOLO modellerini kullanarak TEM görüntülerindeki yapıları yakalandıkları anda otomatik olarak tanımlar ve bunları güvenilir, analize hazır verilere dönüştürür.
Hücre segmentasyonu, modern mikroskopi ve biyomedikal araştırmalarda önemli bir rol oynamaktadır. Bilim insanlarının tek tek hücreleri gözlemlemesine, hastalığın ilerlemesini takip etmesine ve tedavilerin hücre davranışını nasıl etkilediğini izlemesine olanak tanır. YOLO11 gibi Vision AI modelleri bu süreci daha hızlı ve daha hassas hale getirir. Büyük, karmaşık görüntüleri kolaylıkla işleyerek deneylerin tekrarlanabilir ve ölçeklenebilir olmasını sağlarlar.
Topluluğumuza katılın ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin. Tarımda yapay zeka ve lojistikte bilgisayarla görme gibi uygulamalar hakkında daha fazla bilgi edinmek için çözüm sayfalarımızı keşfedin. Lisanslama seçeneklerimize göz atın ve yapay zeka ile geliştirmeye bugün başlayın!
