Phân đoạn tế bào: Là gì và AI thị giác cải thiện như thế nào

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 một cách rõ ràng. Các nhà khoa học phụ thuộc vào hình ảnh rõ nét để theo dõi hành vi của tế bào, đánh giá thuốc và khám phá các liệu pháp mới.

Một hình ảnh hiển vi duy nhất có thể chứa hàng nghìn tế bào chồng lấn lên nhau, khiến ranh giới khó quan sát. Phân đoạn tế bào nhằm giải quyết vấn đề này bằng cách tách 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 hình ảnh hiển vi chi tiết, quá nhiều để xem xét thủ công. Khi dataset ngày càng lớn, các nhà khoa học cần những cách nhanh hơn và đáng tin cậy hơn để tách và nghiên cứu tế bào.

Trên thực tế, nhiều nhà khoa học đang áp dụng thị giác máy tính, một nhánh của AI cho phép máy móc diễn giải và phân tích thông tin trực quan. Chẳng hạn, các model như Ultralytics YOLO11 hỗ trợ phân đoạn instance có thể được huấn luyện để tách tế bào và thậm chí phát hiện các cấu trúc dưới tế bào. Điều này cho phép phân tích chính xác trong vài giây thay vì vài giờ, giúp các nhà nghiên cứu mở rộng quy mô nghiên cứu hiệu quả.

Hình 1. YOLO được sử dụng để phân đoạn nhân tế bào, xác định và phác thảo các nhân tế bào (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 nó. Hãy bắt đầu!

Tìm hiểu việc sử dụng thị giác máy tính cho phân đoạn tế bào#

Theo truyền thống, các nhà khoa học phân đoạn tế bào thủ công bằng cách vẽ theo chúng trong hình ảnh hiển vi. Phương pháp này hoạt động tốt với các dự án nhỏ nhưng chậm, thiếu nhất quán và dễ phát sinh lỗi. Khi một hình ảnh có hàng nghìn tế bào chồng lấn, việc vẽ thủ công nhanh chóng trở nên quá tải và trở thành một nút thắt lớn.

Thị giác máy tính cung cấp một lựa chọn nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Đây là một nhánh của AI được hỗ trợ bởi deep learning, trong đó máy móc học các pattern từ những tập hợp hình ảnh lớn. Trong nghiên cứu tế bào, điều này có nghĩa là máy có thể nhận diện và tách 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 các dataset tùy chỉnh để phân tích tế bào. Phát hiện đối tượng giúp tìm và gắn nhãn từng tế bào trong hình ảnh, ngay cả khi nhiều tế bào xuất hiện cùng nhau.

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

Sự phát triển của các thuật toán phân đoạn tế bào#

Các phương pháp phân đoạn tế bào đã thay đổi đáng kể qua nhiều năm. Những kỹ thuật phân đoạn hình ảnh ban đầu hoạt động tốt với hình ảnh đơn giản nhưng gặp khó khăn khi dataset phát triển và các tế bào trở nên khó phân biệt hơn.

Để vượt qua những giới hạn này, các phương pháp tiên tiến hơn đã được phát triển, dẫn đến các model thị giác máy tính ngày nay, mang lại tốc độ, độ chính xác và khả năng mở rộng cho các nghiên cứu về vi sinh học và kính hiển vi.

Tiếp theo, hãy cùng tìm hiểu cách các thuật toán phân đoạn đã phát triển, từ những phương pháp ngưỡng hóa cơ bản đến các model deep learning tiên tiến và pipeline hybrid.

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

Trước những tiến bộ trong thị giác máy tính, phân đoạn tế bào dựa vào các kỹ thuật xử lý hình ảnh truyền thống. Các phương pháp này dựa trên những quy tắc và phép toán được định nghĩa thủ công, chẳng hạn như phát hiện cạnh, tách tiền cảnh khỏi hậu cảnh hoặc làm trơn hình dạng. Không giống các model thị giác máy tính có thể học pattern trực tiếp từ dữ liệu, xử lý hình ảnh phụ thuộc vào các thuật toán cố định được áp dụng theo cùng một cách cho mọi hình ảnh.

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

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

Để tinh chỉnh kết quả, các phép toán hình thái học như giãn nở (mở rộng hình dạng) và co (thu nhỏ hình dạng) được sử dụng để làm trơn cạnh, loại bỏ nhiễu hoặc khép các khoảng hở nhỏ. Với các tế bào tiếp xúc hoặc chồng lấn, một kỹ thuật gọi là phân đoạn watershed giúp tách chúng ra bằng cách vẽ ranh giới tại nơi các tế bào tiếp giáp.

Mặc dù gặp khó khăn với các trường hợp phức tạp như tế bào chồng lấn hoặc hình ảnh nhiễu, những kỹ thuật này 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 cho những hình ảnh khó xử lý.

Các model deep learning cho phân đoạn tế bào#

Khi các kỹ thuật xử lý hình ảnh chạm đến giới hạn, phân đoạn tế bào chuyển sang các phương pháp dựa trên học. Không giống các phương pháp dựa trên quy tắc, model deep learning xác định pattern trực tiếp từ dữ liệu, nhờ đó thích ứng tốt hơn với tế bào chồng lấn, hình dạng biến đổi và các 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 theo từng lớp: các lớp đầu tiên phát hiện những đặc trưng đơn giản như cạnh và texture, trong khi các lớp sâu hơn nắm bắt những hình dạng và cấu trúc phức tạp hơn. Cách tiếp cận theo lớp này giúp CNNs hiệu quả trong nhiều tác vụ thị giác, từ nhận diện các đối tượng thường ngày thông qua nhận dạng pattern đến phân tích hình ảnh y sinh.

Các model như Ultralytics YOLO11 được xây dựng trên những nguyên lý deep learning này. Chúng mở rộng các kiến trúc dựa trên CNN bằng những kỹ thuật phát hiện đối tượng 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 hybrid nâng cao phân đoạn tế bào#

Pipeline hybrid 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 hình ảnh cổ điển và model deep learning, hoặc thậm chí các model dựa trên deep learning khác nhau phối hợp với nhau.

Ví dụ, một phương pháp có thể nâng cao hoặc tiền xử lý hình ảnh hiển vi để giảm nhiễu và làm sắc nét ranh giới, trong khi một model khác được dùng để phát hiện và phân đoạn tế bào. Bằng cách phân chia nhiệm vụ như vậy, các phương pháp hybrid cải thiện độ chính xác, xử lý hình ảnh phức tạp hiệu quả hơn và giúp các nghiên cứu quy mô lớn đáng tin cậy hơn.

Hình 3. Ví dụ về hình ảnh đầu vào tế bào chất lượng thấp (a) và các pattern được trích xuất trong bước tiền xử lý (b), giúp các đặc trưng của tế bào rõ ràng hơn cho những phân tích tiếp theo. (Nguồn)

Tầm quan trọng của dataset trong phân đoạn tế bào#

Một yếu tố quan trọng khác cần xem xét trong phân đoạn tế bào dựa trên thị giác máy tính là dữ liệu hình ảnh. Các model thị giác máy tính phụ thuộc rất nhiều vào những dataset lớn, chất lượng cao để học cách xác định và tách tế bào một cách chính xác.

Các dataset này thường bao gồm hình ảnh hiển vi đi kèm annotation. Annotation dữ liệu, hay gắn nhãn, cũng quan trọng không kém hình ảnh thô và đóng vai trò then chốt trong việc tạo ra dataset hiệu quả, vì nó 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 hình ảnh hiển vi, chúng ta cần các ví dụ được gắn nhãn cho biết điểm bắt đầu và kết thúc của từng tế bào. Những nhãn này đóng vai trò hướng dẫn, dạy model nhận diện hình thái và ranh giới tế bào. Annotation có thể được vẽ thủ công hoặc tạo bằng các công cụ bán tự động để tiết kiệm thời gian.

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

Độ phức tạp của dữ liệu liên quan đến phân đoạn tế bào#

Nhìn chung, việc xây dựng dataset thị giác máy tính có thể khó khăn, đặc biệt khi không có sẵn các bộ sưu tập hình ảnh hoặc khi lĩnh vực này rất đặc thù và chuyên biệt. Tuy nhiên, trong nghiên cứu tế bào, có những khó khăn kỹ thuật khiến việc thu thập và annotation dữ liệu càng phức tạp hơn.

Hình 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 các phần của tế bào phát sáng. Những hình ảnh huỳnh quang này làm nổi bật các chi tiết vốn khó quan sát.

Annotation là một thách thức lớn khác. Gắn nhãn thủ công hàng nghìn tế bào rất chậm và đòi hỏi chuyên môn lĩnh vực. Tế bào thường chồng lấn, thay đổi hình dạng hoặc xuất hiện mờ, khiến sai sót dễ phát sinh. Các công cụ bán tự động có thể đẩy nhanh quy trình, nhưng thường vẫn cần sự giám sát của con người để đảm bảo chất lượng.

Để giảm tải công việc, các nhà nghiên cứu đôi khi sử dụng những annotation đơn giản hơn, chẳng hạn marker vị trí quan tâm cho biết tế bào nằm ở đâu thay vì vẽ toàn bộ đường viền. Dù kém chính xác hơn, các marker này vẫn cung cấp hướng dẫn quan trọng cho quá trình huấn luyện.

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

Bất chấp những trở ngại này, dataset nguồn mở đã tạo ra khác biệt lớn. Các bộ sưu tập công khai được chia sẻ trên những nền tảng như GitHub cung cấp hàng nghìn hình ảnh được gắn nhãn, bao phủ nhiều loại tế bào và phương pháp chụp ảnh, giúp model khái quát tốt hơn cho các tình huống thực tế.

Các ứng dụng của model phân đoạn tế bào#

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

Phân tích đơn tế bào bằng phân đoạn tế bào#

Phân tích đơn tế 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 qua ở cấp độ tổng thể. 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 các 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 (tế bào 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 tế bào cho phép các nhà nghiên cứu tách những loại tế bào này và nghiên cứu chúng riêng lẻ, 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 hình dạng chính xác của chúng, ngay cả trong những hình ảnh đông đúc hoặc chồng lấn. Bằng cách chuyển hình ảnh hiển vi phức tạp thành dữ liệu có cấu trúc, YOLO11 giúp các nhà nghiên cứu phân tích hàng nghìn tế bào nhanh chóng và nhất quán.

Theo dõi tế bào và chụp ảnh sống bằng YOLO#

Tế bào phân chia, di chuyển và phản ứng với môi trường xung quanh theo những cách khác nhau. Phân tích cách tế bào sống thay đổi theo thời gian giúp các nhà khoa học hiểu cách chúng hoạt động trong trạng thái khỏe mạnh và bệnh lý.

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 hoặc nhãn. Điều này giúp tế bào duy trì trạng thái tự nhiên và khiến kết quả đáng tin cậy hơn.

Theo dõi tế bào theo thời gian cũng giúp ghi nhận những chi tiết có thể bị bỏ qua. Một tế bào có thể di chuyển nhanh hơn các tế bào khác, phân chia theo cách bất thường hoặc phản ứng mạnh với một kích thích. Việc ghi lại những khác biệt tinh tế này cung cấp bức tranh rõ ràng hơn về cách tế bào hoạt động trong điều kiện thực tế.

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

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

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

Những insight từ các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 được sử dụng để phân đoạn toàn bộ tế bào có thể tạo ra tác động lớn hơn khi kết hợp với tin sinh học (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 tế bào, các nhà khoa học có thể nghiên cứu cách chúng tương tác, cách cấu trúc mô thay đổi khi mắc bệnh và cách những thay đổi nhỏ trong hình dạng tế bào liên hệ 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 các hồ sơ phân tử, các nhà nghiên cứu có thể tìm ra mối tương quan với đột biến gene, biểu hiện gene hoặc hoạt động protein bất thường. Điều này biến hình ảnh tĩnh thành insight thực tiễn, giúp theo dõi hoạt động gene trong các khối u, lập bản đồ hành vi của 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#

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

• Sàng lọc thông lượng cao: Phân đoạn tự động có thể xử lý hàng triệu tế bào một cách hiệu quả, đẩy nhanh quá trình khám phá và thử nghiệm thuốc quy mô lớn.
• Insight về tổ chức không gian: Phương pháp này cho thấy cách các tế bào được 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 insight trực quan từ hình ảnh tế bào, phân đoạn còn cung cấp thông tin có thể đo lường như số lượng tế bào, diện tích và mức cường độ, cho phép so sánh đáng tin cậy giữa các thí nghiệm.

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

Mặc dù thị giác máy tính mang lại nhiều lợi ích cho phân đoạn tế bào, công nghệ 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 các dataset tế bào đã được annotation để huấn luyện model có thể làm phát sinh những lo ngại 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 tính toán: Phân tích bioimage 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 của model: Các model được huấn luyện trên kính hiển vi hoặc protocol nhuộm của một phòng thí nghiệm có thể không hoạt động tốt ở nơi khác. Huấn luyện với các dataset đa dạng từ nhiều phòng thí nghiệm giúp tăng độ robust.

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 đã có ảnh hưởng rất 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 tới các model vừa đạt độ chính xác cao vừa có hiệu năng thời gian thực.

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

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

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

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

Những điểm chính#

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 của bệnh và giám sát cách phương pháp điều trị ảnh hưởng đến hành vi của tế bào. Các model AI thị giác như Ultralytics YOLO11 giúp quy trình này nhanh hơn và chính xác hơn. Bằng cách dễ dàng xử lý những hình ảnh lớn và phức tạp, chúng đảm bảo các thí nghiệm có thể lặp lại và mở rộng quy mô.

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