Phân đoạn tế bào: Khái niệm và cách vision AI nâng cao quy trình này

Nhiều đột phá trong khám phá thuốc, nghiên cứu ung thư hoặc y học cá nhân hóa bắt đầu từ một thách thức then chốt: quan sát tế bào thật rõ. Các nhà khoa học cần hình ảnh rõ nét để theo dõi hành vi của tế bào, đánh giá thuốc và nghiên cứu các liệu pháp mới.

Một ảnh hiển vi có thể chứa hàng nghìn tế bào chồng lấn lên nhau, khiến khó nhận biết ranh giới. Phân đoạn tế bào giải quyết vấn đề này bằng cách tách biệt rõ từng tế bào để phân tích chính xác.

Tuy nhiên, phân đoạn tế bào không phải lúc nào cũng đơn giản. Một nghiên cứu có thể tạo ra hàng nghìn ảnh hiển vi chi tiết, quá nhiều để xem xét thủ công. Khi tập dữ liệu ngày càng lớn, các nhà khoa học cần những phương pháp nhanh hơn và đáng tin cậy hơn để tách và nghiên cứu tế bào.

Trên thực tế, nhiều nhà khoa học đang ứng dụng thị giác máy tính, một nhánh của AI cho phép máy móc diễn giải và phân tích thông tin hình ảnh. Chẳng hạn, các model như Ultralytics YOLO11 hỗ trợ phân đoạn đối tượng riêng lẻ có thể được huấn luyện để tách các tế bào và thậm chí phát hiện cấu trúc dưới tế bào. Nhờ đó, quá trình phân tích chính xác chỉ mất vài giây thay vì vài giờ, giúp nhà nghiên cứu mở rộng quy mô nghiên cứu hiệu quả.

Hình 1. YOLO được dùng để phân đoạn nhân, nhận diện và khoanh viền nhân tế bào (phần trung tâm của tế bào). (Nguồn)

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách phân đoạn tế bào hoạt động, cách thị giác máy tính cải thiện quy trình này và các ứng dụng thực tế của công nghệ.

Tìm hiểu việc ứng dụng computer vision để phân đoạn tế bào#

Trước đây, các nhà khoa học phân đoạn tế bào thủ công bằng cách vẽ đường viền trên ảnh hiển vi. Phương pháp này hiệu quả với các dự án nhỏ nhưng chậm, thiếu nhất quán và dễ xảy ra lỗi. Khi một ảnh có hàng nghìn tế bào chồng lấn, việc vẽ thủ công nhanh chóng trở nên quá tải và trở thành điểm nghẽn lớn.

Computer vision mang đến giải pháp nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Đây là một nhánh của AI ứng dụng deep learning, trong đó máy móc học các mẫu từ những tập ảnh lớn. Trong nghiên cứu tế bào, điều này có nghĩa là máy móc có thể nhận diện và tách riêng từng tế bào với độ chính xác cao.

Cụ thể, các model AI thị giác như Ultralytics YOLO11 hỗ trợ các tác vụ như phát hiện đối tượng và phân đoạn instance, đồng thời có thể được huấn luyện trên tập dữ liệu tùy chỉnh để phân tích tế bào. Phát hiện đối tượng giúp tìm và gán nhãn từng tế bào trong ảnh, ngay cả khi có nhiều tế bào xuất hiện cùng nhau.

Phân đoạn instance tiến thêm một bước bằng cách vẽ đường biên chính xác quanh từng tế bào, ghi lại hình dạng cụ thể của chúng. Việc tích hợp các khả năng AI thị giác này vào pipeline phân đoạn tế bào cho phép nhà nghiên cứu tự động hóa quy trình phức tạp và xử lý ảnh hiển vi độ phân giải cao một cách hiệu quả.

Quá trình phát triển của các thuật toán phân đoạn tế bào#

Các phương pháp phân đoạn tế bào đã thay đổi rất nhiều qua thời gian. Những kỹ thuật phân đoạn ảnh ban đầu hiệu quả với ảnh đơn giản nhưng gặp khó khăn khi tập dữ liệu tăng lên và các tế bào trở nên khó phân biệt hơn.

Để khắc phục những hạn chế này, các phương pháp tiên tiến hơn đã được phát triển, dẫn đến các model computer vision hiện nay, mang lại tốc độ, độ chính xác và khả năng mở rộng cho các nghiên cứu về vi sinh học và hiển vi.

Tiếp theo, hãy cùng tìm hiểu quá trình phát triển của các thuật toán phân đoạn, từ phương pháp ngưỡng hóa cơ bản đến model deep learning hiện đại và pipeline kết hợp.

Phân đoạn tế bào bằng phương pháp ngưỡng và hình thái học#

Trước khi computer vision phát triển, phân đoạn tế bào dựa vào các kỹ thuật xử lý ảnh truyền thống. Những phương pháp này dựa trên các quy tắc và phép xử lý được xác định thủ công, chẳng hạn như phát hiện cạnh, tách tiền cảnh khỏi hậu cảnh hoặc làm mượt hình dạng. Khác với các model computer vision có thể trực tiếp học các mẫu từ dữ liệu, xử lý ảnh phụ thuộc vào các thuật toán cố định được áp dụng theo cùng một cách cho mọi ảnh.

Một trong những phương pháp đầu tiên là phân ngưỡng, một kỹ thuật tách tế bào khỏi nền bằng cách so sánh độ sáng của các pixel. Phương pháp này hiệu quả khi có độ tương phản rõ giữa tế bào và môi trường xung quanh.

Hình 2. Ví dụ về phân đoạn tế bào dựa trên phương pháp ngưỡng. (Nguồn)

Để tinh chỉnh kết quả, các phép toán hình thái học như giãn nở (mở rộng hình dạng) và xói mòn (thu nhỏ hình dạng) được sử dụng để làm mượt cạnh, loại bỏ nhiễu hoặc lấp các khoảng trống nhỏ. Đối với những tế bào chạm hoặc chồng lấn lên nhau, kỹ thuật phân đoạn watershed giúp tách chúng bằng cách vẽ đường biên tại vị trí các tế bào tiếp giáp.

Mặc dù các kỹ thuật này gặp khó khăn với những trường hợp phức tạp như các tế bào chồng lấp hoặc hình ảnh nhiễu, chúng vẫn hữu ích cho các ứng dụng đơn giản hơn và là một phần quan trọng trong lịch sử phân đoạn tế bào. Tuy nhiên, những hạn chế của chúng đã thúc đẩy lĩnh vực này chuyển sang các model dựa trên deep learning, mang lại độ chính xác cao hơn nhiều với những hình ảnh khó xử lý.

Các model deep learning dùng để phân đoạn tế bào#

Khi các kỹ thuật xử lý ảnh chạm đến giới hạn, việc phân đoạn tế bào chuyển sang các phương pháp dựa trên học máy. Khác với các phương pháp dựa trên quy tắc, model deep learning trực tiếp nhận diện mẫu từ dữ liệu, nhờ đó thích ứng tốt hơn với các tế bào chồng lấp, hình dạng đa dạng và những phương thức chụp ảnh khác nhau.

Mạng nơ-ron tích chập (CNNs) là một nhóm kiến trúc deep learning được sử dụng rộng rãi trong thị giác máy tính. Chúng xử lý hình ảnh qua nhiều lớp: các lớp đầu phát hiện những đặc trưng đơn giản như cạnh và kết cấu, còn các lớp sâu hơn nắm bắt những hình dạng và cấu trúc phức tạp hơn. Cách tiếp cận phân lớp này giúp CNNs hoạt động hiệu quả trong nhiều tác vụ thị giác, từ nhận diện vật thể thường ngày thông qua nhận dạng mẫu đến phân tích hình ảnh y sinh.

Các model như Ultralytics YOLO11 được xây dựng dựa trên những nguyên lý deep learning này. Chúng mở rộng kiến trúc dựa trên CNN bằng các kỹ thuật phát hiện vật thể theo thời gian thực và phân đoạn instance, giúp nhanh chóng xác định vị trí tế bào và phác thảo ranh giới của chúng.

Pipeline kết hợp cải thiện phân đoạn tế bào#

Pipeline kết hợp cải thiện phân đoạn tế bào bằng cách kết hợp ưu điểm của nhiều phương pháp. Các phương pháp này có thể bao gồm xử lý ảnh cổ điển và model deep learning, hoặc thậm chí nhiều model dựa trên deep learning phối hợp với nhau.

Ví dụ, một phương pháp có thể tăng cường hoặc tiền xử lý ảnh hiển vi để giảm nhiễu và làm rõ ranh giới, trong khi một model khác được dùng để phát hiện và phân đoạn tế bào. Bằng cách chia nhỏ tác vụ theo cách này, các phương pháp kết hợp cải thiện độ chính xác, xử lý ảnh phức tạp hiệu quả hơn và giúp các nghiên cứu quy mô lớn đáng tin cậy hơn.

Hình 3. Ví dụ về ảnh đầu vào tế bào chất lượng thấp (a) và các mẫu được trích xuất qua tiền xử lý (b), giúp đặc trưng tế bào rõ hơn để phân tích tiếp theo. (Nguồn)

Tầm quan trọng của dataset trong phân đoạn tế bào#

Một yếu tố quan trọng khác cần cân nhắc khi phân đoạn tế bào bằng thị giác máy tính là dữ liệu hình ảnh. Model thị giác máy tính phụ thuộc nhiều vào các dataset lớn, chất lượng cao để học cách nhận diện và phân tách tế bào chính xác.

Các bộ dữ liệu này thường gồm ảnh hiển vi đi kèm chú thích. Quan trọng không kém ảnh gốc, chú thích dữ liệu hay gán nhãn đóng vai trò then chốt trong việc tạo ra bộ dữ liệu hiệu quả, vì chú thích cung cấp cho model những thông tin quan trọng.

Ví dụ, nếu muốn huấn luyện một model như Ultralytics YOLO11 để phân đoạn tế bào ung thư từ ảnh hiển vi, chúng ta cần các ví dụ được gán nhãn cho biết vị trí bắt đầu và kết thúc của từng tế bào. Những nhãn này đóng vai trò hướng dẫn, giúp model học cách nhận diện hình thái và ranh giới tế bào. Có thể vẽ chú thích thủ công hoặc tạo bằng công cụ bán tự động để tiết kiệm thời gian.

Loại chú thích cũng phụ thuộc vào tác vụ. Với phát hiện đối tượng, các bounding box được vẽ quanh từng tế bào. Với phân đoạn đối tượng riêng lẻ, nhãn thường là các mask chi tiết hơn, theo sát đường viền chính xác của từng tế bào. Chọn đúng loại chú thích và dữ liệu huấn luyện giúp model học được những gì cần thiết cho tác vụ.

Độ phức tạp của dữ liệu trong phân đoạn tế bào#

Nhìn chung, việc xây dựng bộ dữ liệu thị giác máy tính có thể khó khăn, đặc biệt khi chưa có sẵn bộ sưu tập hình ảnh hoặc khi lĩnh vực đó có tính chuyên biệt cao. Tuy nhiên, nghiên cứu tế bào còn có những khó khăn kỹ thuật khiến việc thu thập và chú thích dữ liệu phức tạp hơn nữa.

Ảnh hiển vi có thể trông rất khác nhau tùy thuộc vào phương pháp chụp ảnh tế bào. Chẳng hạn, kính hiển vi huỳnh quang sử dụng thuốc nhuộm khiến một số phần của tế bào phát sáng. Những ảnh huỳnh quang này làm nổi bật các chi tiết vốn khó quan sát.

Chú thích là một thách thức lớn khác. Gán nhãn thủ công hàng nghìn tế bào rất tốn thời gian và đòi hỏi chuyên môn trong lĩnh vực. Tế bào thường chồng lấp, thay đổi hình dạng hoặc hiện lên mờ nhạt, khiến sai sót dễ xảy ra. Công cụ bán tự động có thể đẩy nhanh quy trình, nhưng thường vẫn cần con người giám sát để đảm bảo chất lượng.

Để giảm khối lượng công việc, đôi khi các nhà nghiên cứu dùng chú thích đơn giản hơn, chẳng hạn như các dấu chỉ vị trí quan tâm cho biết tế bào nằm ở đâu thay vì vẽ toàn bộ đường viền. Dù kém chính xác hơn, những dấu này vẫn cung cấp hướng dẫn quan trọng cho quá trình huấn luyện.

Ngoài ra, việc chia sẻ dữ liệu trong sinh học còn phát sinh nhiều phức tạp. Các vấn đề về quyền riêng tư, sự đồng thuận của bệnh nhân và khác biệt về thiết bị chụp ảnh giữa các phòng thí nghiệm có thể gây khó khăn hơn cho việc xây dựng dataset nhất quán, chất lượng cao.

Bất chấp những trở ngại này, các bộ dữ liệu mã nguồn mở đã tạo ra khác biệt lớn. Các bộ sưu tập công khai được chia sẻ trên GitHub và Ultralytics Platform, chẳng hạn như Phân đoạn tế bào máu, cung cấp hàng nghìn hình ảnh được gán nhãn thuộc nhiều loại tế bào và phương pháp chụp ảnh, giúp model khái quát hóa tốt hơn trong các tình huống thực tế.

Ứng dụng của model phân đoạn tế bào#

Giờ đây khi đã hiểu rõ hơn về dữ liệu và phương pháp dùng thị giác máy tính để phân đoạn tế bào, hãy cùng tìm hiểu một số ứng dụng thực tế của phân đoạn tế bào và thị giác máy tính.

Phân tích đơn bào bằng phương pháp phân đoạn tế bào#

Phân tích đơn bào, tức nghiên cứu từng tế bào riêng lẻ thay vì toàn bộ mẫu mô, giúp các nhà khoa học quan sát những chi tiết thường bị bỏ sót khi xem xét ở quy mô rộng hơn. Phương pháp này được sử dụng rộng rãi trong sinh học tế bào, khám phá thuốc và chẩn đoán để tìm hiểu cách tế bào hoạt động và phản ứng trong những điều kiện khác nhau.

Ví dụ, trong nghiên cứu ung thư, một mẫu mô thường chứa hỗn hợp tế bào ung thư, tế bào miễn dịch và tế bào nâng đỡ (mô đệm). Chỉ quan sát toàn bộ mô có thể che khuất những khác biệt quan trọng, chẳng hạn như cách tế bào miễn dịch tương tác với khối u hoặc cách các tế bào ung thư gần mạch máu hoạt động.

Phân tích đơn bào cho phép các nhà nghiên cứu phân tách những loại tế bào này và nghiên cứu riêng từng loại, điều rất quan trọng để hiểu phản ứng với điều trị và tiến triển của bệnh. Các model như Ultralytics YOLO11 hỗ trợ phân đoạn instance, có thể phát hiện từng tế bào và phác thảo chính xác hình dạng của tế bào đó, ngay cả trong ảnh đông đúc hoặc có các tế bào chồng lấp. Bằng cách chuyển ảnh hiển vi phức tạp thành dữ liệu có cấu trúc, YOLO11 giúp các nhà nghiên cứu phân tích nhanh chóng và nhất quán hàng nghìn tế bào.

Theo dõi tế bào và chụp ảnh tế bào sống bằng YOLO#

Tế bào phân chia, di chuyển và phản ứng với môi trường xung quanh theo nhiều cách khác nhau. Phân tích những thay đổi của tế bào sống theo thời gian giúp các nhà khoa học hiểu được hành vi của tế bào trong trạng thái khỏe mạnh và khi mắc bệnh.

Với các công cụ như kính hiển vi tương phản pha hoặc kính hiển vi độ phân giải cao, các nhà nghiên cứu có thể theo dõi những thay đổi này mà không cần thêm thuốc nhuộm hay nhãn. Nhờ đó, tế bào vẫn giữ trạng thái tự nhiên và kết quả đáng tin cậy hơn.

Theo dõi tế bào theo thời gian cũng giúp ghi nhận những chi tiết có thể bị bỏ lỡ. Một tế bào có thể di chuyển nhanh hơn những tế bào khác, phân chia theo cách bất thường hoặc phản ứng mạnh với một kích thích. Ghi lại những khác biệt tinh tế này giúp làm rõ hơn hành vi của tế bào trong điều kiện thực tế.

Các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 giúp quy trình này nhanh chóng và nhất quán hơn. Bằng cách phát hiện và theo dõi từng tế bào riêng lẻ qua các chuỗi hình ảnh, YOLOv8 có thể tự động giám sát chuyển động, sự phân chia và tương tác của tế bào, ngay cả khi các tế bào chồng lấp hoặc thay đổi hình dạng.

Hình 4. Kết quả phân đoạn khi sử dụng Ultralytics YOLOv8 để phát hiện tế bào. (Nguồn: mdpi.com)

Tích hợp AI thị giác với tin sinh học và multi-omics#

Thông tin chuyên sâu từ các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 khi dùng để phân đoạn toàn bộ tế bào có thể tạo ra tác động lớn hơn khi kết hợp với tin sinh học (việc sử dụng các phương pháp tính toán để phân tích dữ liệu sinh học) và multi-omics (tích hợp thông tin DNA, RNA và protein). Kết hợp với nhau, các phương pháp này đưa nghiên cứu vượt ra ngoài việc vẽ ranh giới tế bào để tìm hiểu ý nghĩa của những ranh giới đó.

Thay vì chỉ xác định vị trí của tế bào, các nhà khoa học có thể nghiên cứu cách chúng tương tác, cấu trúc mô thay đổi như thế nào khi mắc bệnh và những biến đổi nhỏ về hình dạng tế bào liên hệ ra sao với hoạt động phân tử.

Hãy xem xét một mẫu khối u: bằng cách liên kết kích thước, hình dạng hoặc vị trí của tế bào ung thư với hồ sơ phân tử của chúng, các nhà nghiên cứu có thể tìm ra mối tương quan với đột biến gene, biểu hiện gene hoặc hoạt động protein bất thường. Cách này biến hình ảnh tĩnh thành thông tin hữu ích, giúp theo dõi hoạt động gene trong các khối u, lập bản đồ hành vi protein theo thời gian thực và xây dựng các atlas tham chiếu liên kết cấu trúc với chức năng.

Lợi ích của phân đoạn tế bào#

Sau đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng thị giác máy tính để phân đoạn tế bào:

• Sàng lọc thông lượng cao: Phân đoạn tự động có thể xử lý hiệu quả hàng triệu tế bào, đẩy nhanh quá trình khám phá và thử nghiệm thuốc quy mô lớn.
• Thông tin chuyên sâu về tổ chức không gian: Phương pháp này cho thấy cách tế bào sắp xếp trong mô, cung cấp manh mối quan trọng về môi trường khối u hoặc quá trình phát triển của mô.
• Tạo dữ liệu định lượng: Ngoài thông tin trực quan từ ảnh tế bào, phân đoạn còn cung cấp dữ liệu có thể đo lường như số lượng, diện tích và mức cường độ của tế bào, cho phép so sánh đáng tin cậy giữa các thí nghiệm.

Hạn chế của việc sử dụng AI thị giác để phân đoạn tế bào#

Mặc dù thị giác máy tính mang lại nhiều lợi ích cho việc phân đoạn tế bào, phương pháp này cũng có một số hạn chế. Dưới đây là một vài yếu tố cần lưu ý:

• Quyền riêng tư dữ liệu: Việc chia sẻ dataset tế bào đã chú thích để huấn luyện model có thể làm nảy sinh các vấn đề về đạo đức và quy định, đặc biệt khi thông tin bệnh nhân được liên kết với hình ảnh.
• Yêu cầu về phần cứng và năng lực tính toán: Phân tích ảnh sinh học độ phân giải cao đòi hỏi GPU mạnh và dung lượng lưu trữ lớn. Điện toán đám mây và các thuật toán được tối ưu hóa đang giúp công nghệ này dễ tiếp cận hơn.
• Khả năng khái quát hóa của model: Model được huấn luyện bằng kính hiển vi hoặc quy trình nhuộm của một phòng thí nghiệm có thể hoạt động không tốt ở nơi khác. Huấn luyện bằng dataset đa dạng từ nhiều phòng thí nghiệm sẽ cải thiện độ bền vững.

Tương lai của phân đoạn tế bào#

Thế hệ phân đoạn tế bào tiếp theo nhiều khả năng sẽ được định hình bởi các model thị giác máy tính kết hợp tốc độ, độ chính xác và khả năng mở rộng. Các model như U-Net có ảnh hưởng lớn, nhưng có thể đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán. Với những tiến bộ trong thị giác máy tính, các nhà nghiên cứu đang hướng đến những model vừa có độ chính xác cao vừa hoạt động theo thời gian thực.

Chẳng hạn, các model như Ultralytics YOLOv8 có thể phân đoạn ảnh hiển vi nhanh hơn nhiều so với các phương pháp truyền thống mà vẫn tạo ra đường biên sắc nét và chính xác.

Trong một nghiên cứu gần đây sử dụng kính hiển vi điện tử truyền qua (TEM), các chỉ số hiệu năng cho thấy Ultralytics YOLOv8 chạy nhanh hơn U-Net tới 43 lần. Hiệu năng này cho phép phân tích dataset lớn theo thời gian thực, điều ngày càng quan trọng khi quy mô các nghiên cứu chụp ảnh tăng lên.

Hình 5. So với các model khác như U-Net (c), sử dụng YOLOv8 để phân đoạn (d) tạo ra đường viền sắc nét và chính xác hơn trên ảnh hiển vi. (Nguồn)

Những cải tiến này đã được ứng dụng trong thực tế. Các nền tảng như Theiascope™ của Theia Scientific tích hợp model Ultralytics YOLO với kính hiển vi điện tử truyền qua (TEM), cho phép phân đoạn nhất quán các cấu trúc ở quy mô nano trên quy mô lớn. Nền tảng này sử dụng model Ultralytics YOLO để phát hiện và phân đoạn theo thời gian thực, tự động xác định các cấu trúc trong ảnh TEM khi ảnh được chụp và chuyển chúng thành dữ liệu đáng tin cậy, sẵn sàng để phân tích.

Điểm chính cần ghi nhớ#

Phân đoạn tế bào đóng vai trò then chốt trong kính hiển vi hiện đại và nghiên cứu y sinh. Phương pháp này cho phép các nhà khoa học quan sát từng tế bào, theo dõi tiến triển bệnh và giám sát ảnh hưởng của phương pháp điều trị đến hành vi tế bào. Các model AI thị giác như Ultralytics YOLO11 giúp quy trình này nhanh hơn và chính xác hơn. Bằng cách xử lý hiệu quả các hình ảnh lớn và phức tạp, các model này giúp thí nghiệm có thể lặp lại và mở rộng quy mô.

Tham gia cộng đồng và ghé thăm repository GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Khám phá các trang giải pháp để tìm hiểu thêm về những ứng dụng như AI trong nông nghiệp và thị giác máy tính trong logistics. Tham khảo các tùy chọn cấp phép và bắt đầu xây dựng với thị giác máy tính ngay hôm nay!