Ngày 17 tháng 9 năm 2025
Tìm hiểu cách phân đoạn tế bào hoạt động và cách Vision AI cải thiện phân tích kính hiển vi bằng học sâu, số liệu chính, tập dữ liệu và ứng dụng thực tế.
Nhiều đột phá trong khám phá thuốc , nghiên cứu ung thư, hay y học cá nhân hóa đều bắt đầu từ một thách thức then chốt: nhìn rõ tế bào. Các nhà khoa học dựa vào hình ảnh rõ nét để theo dõi hành vi tế bào, đánh giá thuốc và khám phá các liệu pháp mới.
Một hình ảnh kính hiển vi đơn lẻ có thể chứa hàng ngàn tế bào chồng chéo lên nhau, khiến ranh giới khó nhìn thấy. Phân đoạn tế bào nhằm mục đích giải quyết vấn đề này bằng cách tách biệt rõ ràng từng tế bào để phân tích chính xác.
Nhưng việc phân đoạn tế bào không phải lúc nào cũng đơn giản. Chỉ một nghiên cứu có thể tạo ra hàng ngàn hình ảnh kính hiển vi chi tiết, quá nhiều để xem xét thủ công. Khi bộ dữ liệu ngày càng lớn, các nhà khoa học cần những phương pháp nhanh hơn và đáng tin cậy hơn để phân 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 hình ảnh. Ví dụ, các mô hình như Ultralytics YOLO11 hỗ trợ phân đoạn cá thể có thể được đào tạo để phân tách tế bào và thậm chí phát hiện các cấu trúc dưới tế bào. Điều này cho phép phân tích chính xác chỉ trong vài giây, thay vì hàng giờ, giúp các nhà nghiên cứu mở rộng quy mô nghiên cứu một cách hiệu quả.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách phân đoạn tế bào hoạt động, cách thị giác máy tính cải thiện nó và ứng dụng của nó trong thế giới thực. Hãy cùng bắt đầu nhé!
Theo truyền thống, các nhà khoa học phân đoạn tế bào bằng tay, sau đó theo dõi chúng trên hình ảnh kính hiển vi. Cách này hiệu quả với các dự án nhỏ nhưng lại chậm, không nhất quán và dễ xảy ra lỗi. Với hàng nghìn tế bào chồng chéo nhau trong một hình ảnh, việc theo dõi thủ công nhanh chóng trở nên quá tải và trở thành một nút thắt lớn.
Thị giác máy tính cung cấp một giải pháp nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Đây là một nhánh của AI được hỗ trợ bởi học sâu, trong đó máy móc học các mẫu từ các tập hợp hình ảnh lớn. Trong nghiên cứu tế bào, điều này có nghĩa là chúng có thể nhận dạng và tách biệt từng tế bào với độ chính xác cao.
Cụ thể, các mô hình Vision AI như Ultralytics YOLO11 hỗ trợ các tác vụ như phát hiện đối tượng và phân đoạn thực thể, đồng thời có thể được đào tạo trên các tập dữ liệu tùy chỉnh để phân tích tế bào. Phát hiện đối tượng cho phép tìm và gắn nhãn từng tế bào trong ảnh, ngay cả khi nhiều tế bào xuất hiện cùng nhau.
Phân đoạn tế bào tiến xa hơn một bước bằng cách vẽ ranh giới chính xác xung quanh mỗi tế bào, nắm bắt hình dạng chính xác của chúng. Việc tích hợp các khả năng của Vision AI này vào quy trình phân đoạn tế bào cho phép các nhà nghiên cứu tự động hóa các quy trình làm việc phức tạp và xử lý hình ảnh kính hiển vi độ phân giải cao một cách hiệu quả.
Các phương pháp phân đoạn tế bào đã thay đổi rất nhiều qua nhiều năm. Các kỹ thuật phân đoạn hình ảnh ban đầu hiệu quả với những hình ảnh đơn giản nhưng gặp khó khăn khi bộ dữ liệu ngày càng lớn và việc phân biệt tế bào trở nên khó khăn hơn.
Để khắc phục những hạn chế này, nhiều phương pháp tiên tiến hơn đã được phát triển, dẫn đến các mô hình thị giác máy tính ngày nay mang lại tốc độ, độ chính xác và khả năng mở rộng cho các nghiên cứu vi sinh và kính hiển vi.
Tiếp theo, chúng ta hãy cùng tìm hiểu cách các thuật toán phân đoạn đã phát triển, từ các phương pháp ngưỡng cơ bản đến các mô hình học sâu tiên tiến và các quy trình kết hợp.
Trước những tiến bộ trong thị giác máy tính, việc phân đoạn tế bào dựa trên các kỹ thuật xử lý hình ảnh truyền thống. Các phương pháp này dựa trên các quy tắc và thao tác được xác định thủ công, chẳng hạn như phát hiện cạnh, tách tiền cảnh khỏi hậu cảnh, hoặc làm mịn hình dạng. Không giống như các mô hình thị giác máy tính, vốn có thể học các mẫu trực tiếp từ dữ liệu, xử lý hình ảnh phụ thuộc vào các thuật toán cố định được áp dụng theo cùng một cách trên tất cả các hình ảnh.
Một trong những phương pháp tiếp cận sớm nhất là ngưỡng , một phương pháp tách biệt các tế bào khỏi nền bằng cách so sánh mức độ sáng của điểm ảnh. Phương pháp này hiệu quả khi có độ tương phản mạnh giữa các tế bào và môi trường xung quanh.
Để tinh chỉnh kết quả, các phép toán hình thái như giãn nở (mở rộng hình dạng) và xói mòn (thu hẹp hình dạng) được sử dụng để làm mịn các cạnh, loại bỏ nhiễu hoặc đóng các khoảng trống nhỏ. Đối với các tế bào tiếp xúc hoặc chồng lên nhau, một kỹ thuật gọi là phân đoạn lưu vực giúp phân tách chúng bằng cách vẽ ranh giới nơi các tế bào gặp nhau.
Mặc dù các kỹ thuật này gặp khó khăn với các trường hợp phức tạp như tế bào chồng chéo 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 hướng đến các mô hình dựa trên học sâu, mang lại độ chính xác cao hơn nhiều cho những hình ảnh khó hơn.
Khi các kỹ thuật xử lý hình ảnh đạt đến giới hạn, việc phân đoạn tế bào chuyển sang các phương pháp dựa trên học máy. Không giống như các phương pháp dựa trên quy tắc, các mô hình học sâu xác định các mẫu trực tiếp từ dữ liệu, giúp chúng thích ứng tốt hơn với các tế bào chồng chéo, hình dạng đa dạng và các phương thức chụp ảnh khác nhau.
Mạng nơ-ron tích chập (CNN) là một lớp kiến trúc học sâu được sử dụng rộng rãi trong thị giác máy tính. Chúng xử lý hình ảnh theo từng lớp: các lớp đầu tiên phát hiện các đặc điểm đơn giản như cạnh và kết cấu, trong khi các lớp sâu hơn nắm bắt các hình dạng và cấu trúc phức tạp hơn. Cách tiếp cận phân lớp này giúp CNN hiệu quả trong nhiều tác vụ thị giác, từ nhận dạng vật thể hàng ngày thông qua nhận dạng mẫu đến phân tích hình ảnh y sinh.
Các mô hình như YOLO11 được xây dựng dựa trên các nguyên tắc học sâu này. Chúng mở rộng kiến trúc dựa trên CNN với các kỹ thuật phát hiện đối tượng và phân đoạn thực thể theo thời gian thực, giúp xác định vị trí tế bào và phác thảo ranh giới của chúng một cách nhanh chóng.
Các đường ống lai cải thiện khả năng phân đoạn tế bào bằng cách kết hợp thế mạnh của nhiều phương pháp. Chúng có thể bao gồm xử lý hình ảnh cổ điển và các mô hình học sâu, hoặc thậm chí các mô hình học sâu khác nhau hoạt động cùng nhau.
Ví dụ, một phương pháp có thể tăng cường hoặc xử lý trước hình ảnh kính hiển vi để giảm nhiễu và làm sắc nét ranh giới, trong khi một mô hình khác được sử dụng để phát hiện và phân đoạn tế bào. Bằng cách phân chia nhiệm vụ theo cách này, các phương pháp kết hợp cải thiện độ chính xác, xử lý hình ảnh phức tạp hiệu quả hơn và làm cho các nghiên cứu quy mô lớn đáng tin cậy hơn.
Một yếu tố quan trọng khác cần xem xét trong phân đoạn tế bào bằng thị giác máy tính là dữ liệu hình ảnh. Các mô hình thị giác máy tính phụ thuộc rất nhiều vào các tập dữ liệu lớn, chất lượng cao để học cách xác định và phân tách tế bào một cách chính xác.
Các tập dữ liệu này thường bao gồm hình ảnh kính hiển vi kết hợp với chú thích. Cũng quan trọng như hình ảnh thô, chú thích dữ liệu hoặc ghi nhãn đóng vai trò thiết yếu trong việc tạo ra các tập dữ liệu hiệu quả, vì nó cung cấp thông tin chính cho mô hình.
Ví dụ, nếu chúng ta muốn huấn luyện một mô hình như YOLO11 để phân đoạn tế bào ung thư từ hình ảnh kính hiển vi, chúng ta cần các ví dụ được gắn nhãn cho thấy điểm bắt đầu và kết thúc của mỗi tế bào. Các nhãn này đóng vai trò hướng dẫn, dạy mô hình cách nhận biết hình thái và ranh giới tế bào. Chú thích có thể được vẽ bằng tay hoặc tạo bằng các công cụ bán tự động để tiết kiệm thời gian.
Loại chú thích cũng phụ thuộc vào nhiệm vụ. Đối với phát hiện đối tượng, các hộp giới hạn được vẽ xung quanh mỗi ô. Ví dụ, đối với phân đoạn, nhãn giống như các mặt nạ chi tiết hơn, theo dõi đường viền chính xác của từng ô. Việc chọn đúng loại chú thích và dữ liệu huấn luyện sẽ giúp mô hình học được những gì nó cần cho nhiệm vụ.
Nhìn chung, việc xây dựng bộ dữ liệu thị giác máy tính có thể gặp khó khăn, đặc biệt là khi không có bộ sưu tập hình ảnh nào sẵn có hoặc khi lĩnh vực này rất độc đáo và chuyên biệt. Tuy nhiên, trong lĩnh vực nghiên cứu tế bào, có những khó khăn kỹ thuật khiến việc thu thập và chú thích dữ liệu trở nên phức tạp hơn.
Hình ảnh hiển vi có thể trông rất khác nhau tùy thuộc vào phương pháp chụp ảnh tế bào. Ví dụ, kính hiển vi huỳnh quang sử dụng thuốc nhuộm làm cho các bộ phận của tế bào phát sáng. Những hình ảnh huỳnh quang này làm nổi bật các chi tiết mà bình thường khó có thể nhìn thấy.
Ghi chú cũng là một thách thức lớn. Việc ghi nhãn hàng ngàn tế bào bằng tay rất chậm và đòi hỏi chuyên môn sâu. Các tế bào thường chồng chéo lên nhau, thay đổi hình dạng hoặc trông mờ nhạt, dễ dẫn đến sai sót. Các công cụ bán tự động có thể đẩy nhanh quá trình, nhưng thường cần sự giám sát của con người để đảm bảo chất lượng.
Để giảm bớt khối lượng công việc, các nhà nghiên cứu đôi khi sử dụng các chú thích đơn giản hơn, chẳng hạn như các điểm đánh dấu vị trí quan tâm, cho biết vị trí của các tế bào, thay vì vẽ phác thảo đầy đủ. Mặc dù kém chính xác hơn, những điểm đánh dấu này vẫn cung cấp hướng dẫn quan trọng cho việc đào tạo.
Hơn nữa, việc chia sẻ dữ liệu trong sinh học còn làm tăng thêm sự phức tạp. Những lo ngại về quyền riêng tư, sự đồng ý của bệnh nhân và sự khác biệt về thiết bị hình ảnh giữa các phòng xét nghiệm có thể khiến việc xây dựng các bộ dữ liệu thống nhất, chất lượng cao trở nên khó khăn hơn.
Bất chấp những trở ngại này, các tập dữ liệu nguồn mở đã tạo ra sự khác biệt lớn. Các bộ sưu tập công khai được chia sẻ thông qua các nền tảng như GitHub cung cấp hàng nghìn hình ảnh được gắn nhãn trên nhiều loại tế bào và phương pháp chụp ảnh, giúp các mô hình khái quát hóa tốt hơn với các tình huống thực tế.
Bây giờ chúng ta 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 tế bào đơn lẻ hoặc nghiên cứu từng tế bào thay vì toàn bộ mẫu mô giúp các nhà khoa học nhìn thấy những chi tiết thường bị bỏ sót ở cấp độ tổng thể. Phương pháp này được sử dụng rộng rãi trong sinh học tế bào, phát hiện thuốc và chẩn đoán để 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 các tế bào ung thư, tế bào miễn dịch và tế bào hỗ trợ (tế bào đệm). Việc chỉ xem xét toàn bộ mô có thể che giấu những khác biệt quan trọng, chẳng hạn như cách các tế bào miễn dịch tương tác với khối u hoặc cách các tế bào ung thư gần mạch máu hoạt động.
Phân tích tế bào đơn lẻ cho phép các nhà nghiên cứu tách các loại tế bào này và nghiên cứu chúng riêng lẻ, điều này rất quan trọng để hiểu rõ phản ứng điều trị và tiến triển của bệnh. Các mô hình như YOLO11, hỗ trợ phân đoạn cá thể , có thể phát hiện từng tế bào và phác thảo hình dạng chính xác của nó, ngay cả trong các hình ảnh đông đúc hoặc chồng chéo. Bằng cách chuyển đổi hình ảnh kính hiển vi phức tạp thành dữ liệu có cấu trúc, YOLO11 cho phép các nhà nghiên cứu phân tích hàng nghìn tế bào một cách nhanh chóng và nhất quán.
Tế bào phân chia, di chuyển và phản ứng với môi trường xung quanh theo những cách khác nhau. Việc phân tích cách tế bào sống thay đổi theo thời gian giúp các nhà khoa học hiểu được cách chúng hoạt động trong trạng thái khỏe mạnh và bệnh tật.
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 làm cho kết quả đáng tin cậy hơn.
Việc theo dõi tế bào theo thời gian cũng giúp nắm bắt những chi tiết mà nếu không có chúng, có thể bị bỏ sót. 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. Việc ghi lại những khác biệt tinh tế này sẽ cung cấp một bức tranh rõ nét hơn về cách tế bào hoạt động trong điều kiện thực tế.
Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 giúp quá trình này nhanh hơn và nhất quán hơn. Bằng cách phát hiện và theo dõi từng tế bào trên toàn bộ chuỗi hình ảnh, YOLOv8 có thể tự động theo dõi chuyển động, phân chia và tương tác của tế bào, ngay cả khi các tế bào chồng lên nhau hoặc thay đổi hình dạng.
Những hiểu biết sâu sắc từ các mô hình thị giác máy tính như 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 đa ô-míc (tích hợp thông tin DNA, RNA và protein). Cùng nhau, các phương pháp này đưa nghiên cứu vượt ra ngoài việc vẽ ranh giới tế bào và đi sâu vào việc 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, cách cấu trúc mô thay đổi khi mắc bệnh và cách những thay đổi nhỏ về hình dạng tế bào liên quan đến 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 cấu hình phân tử của chúng, các nhà nghiên cứu có thể tìm ra mối tương quan với đột biến gen, biểu hiện gen hoặc hoạt động bất thường của protein. Điều này biến hình ảnh tĩnh thành những hiểu biết thực tế, giúp theo dõi hoạt động của gen trên khắp khối u, lập bản đồ hành vi protein theo thời gian thực và xây dựng các bản đồ tham chiếu kết nối cấu trúc với chức năng.
Sau đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng thị giác máy tính để phân đoạn tế bào:
Mặc dù thị giác máy tính mang lại nhiều lợi ích cho việc phân đoạn tế bào, nhưng nó cũng có một số hạn chế. Dưới đây là một vài yếu tố cần lưu ý:
Thế hệ tiếp theo của phân đoạn tế bào có thể sẽ được định hình bởi các mô hình thị giác máy tính kết hợp tốc độ, độ chính xác và khả năng mở rộng. Các mô hình như U-Net có ảnh hưởng rất lớn, nhưng chúng có thể đòi hỏi nhiều tính toán. Với những tiến bộ trong thị giác máy tính, các nhà nghiên cứu đang hướng tới các mô hình mang lại cả độ chính xác cao và hiệu suất thời gian thực.
Ví dụ, các mô hình tiên tiến như Ultralytics YOLOv8 có thể phân đoạn hình ảnh kính hiển vi nhanh hơn nhiều so với các phương pháp truyền thống trong khi vẫn tạo ra các ranh giới sắc nét và chính xác.
Trong một nghiên cứu gần đây về Kính hiển vi điện tử truyền qua (TEM), các số liệu hiệu suất cho thấy YOLOv8 chạy nhanh hơn U-Net tới 43 lần. Hiệu suất này cho phép phân tích các tập dữ liệu lớn theo thời gian thực, điều này ngày càng quan trọng khi quy mô nghiên cứu hình ảnh ngày càng mở rộng.
Những cải tiến này đã và đang được áp dụng. Các nền tảng như Theiascope™ của Theia Scientific tích hợp các mô hình Ultralytics YOLO với Kính hiển vi điện tử truyền qua (TEM), cho phép phân đoạn các cấu trúc nano một cách nhất quán và ở quy mô lớn. Nền tảng này sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để phát hiện và phân đoạn theo thời gian thực, tự động nhận dạng các cấu trúc trong ảnh TEM khi chúng được chụp và chuyển đổi chúng thành dữ liệu đáng tin cậy, sẵn sàng để phân tích.
Phân đoạn tế bào đóng vai trò then chốt trong kính hiển vi hiện đại và nghiên cứu y sinh. Nó cho phép các nhà khoa học quan sát từng tế bào, theo dõi tiến triển bệnh và giám sát cách thức điều trị ảnh hưởng đến hành vi của tế bào. Các mô hình AI thị giác như YOLO11 giúp quá trình này nhanh hơn và chính xác hơn. Bằng cách xử lý hình ảnh lớn, phức tạp một cách dễ dàng, 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 kho lưu trữ GitHub để tìm hiểu thêm về AI. Khám phá các trang giải pháp của chúng tôi để tìm hiểu thêm về các ứng dụng như AI trong nông nghiệp và thị giác máy tính trong hậu cần . Xem qua các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và bắt đầu xây dựng với thị giác máy tính ngay hôm nay!
