17 tháng 9, 2025
Tìm hiểu cách phân vùng tế bào hoạt động và cách Vision AI cải thiện phân tích hiển vi bằng deep learning, các chỉ số chính, bộ dữ liệu và các ứng dụng thực tế.
Nhiều đột phá trong khám phá thuốc, nghiên cứu ung thư hoặc y học cá nhân hóa bắt đầu bằng một thách thức quan trọng: nhìn thấy tế bào một cách rõ ràng. Các nhà khoa học phụ thuộc vào hình ảnh rõ ràng 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 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.
Tuy nhiên, việc phân đoạn tế bào không phải lúc nào cũng đơn giản. Một nghiên cứu duy nhất có thể tạo ra hàng nghìn ảnh hiển vi chi tiết, quá nhiều để xem xét thủ công. Khi tập dữ liệu tăng lên, 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 trực quan. Ví dụ: các mô hình như Ultralytics YOLO11 hỗ trợ phân vùng thể hiện (instance segmentation) có thể được đào tạo để phân tách các 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 hàng giờ, giúp các nhà nghiên cứu mở rộng quy mô nghiên cứu của họ một cách hiệu quả.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách phân đoạn tế bào hoạt động, cách thị giác máy tính cải thiện nó và nơi nó được áp dụng trong thế giới thực. Hãy bắt đầu!
Theo truyền thống, các nhà khoa học phân đoạn tế bào bằng tay, theo dõi chúng trong hình ảnh hiển vi. Điều này hoạt động tốt cho các dự án nhỏ nhưng chậm, không nhất quán và dễ xảy ra lỗi. Với hàng nghìn tế bào chồng chéo trong một hình ảnh duy nhất, việc theo dõi thủ công nhanh chóng trở nên quá sức và là một nút thắt cổ chai lớn.
Thị giác máy tính cung cấp một tùy chọn nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Nó là một nhánh của AI được hỗ trợ bởi học sâu, nơi máy móc học các mẫu từ một lượng lớn hình ảnh. Trong nghiên cứu tế bào, điều này có nghĩa là chúng có thể nhận ra và tách các tế bào riêng lẻ 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 vùng thể hiện, đồng thời có thể được huấn luyện trên các bộ dữ liệu tùy chỉnh để phân tích tế bào. Tính năng phát hiện đối tượng giúp tìm và gắn nhãn từng tế bào trong ảnh, ngay cả khi nhiều tế bào xuất hiện cùng nhau.
Phân đoạn thể hiện đi xa hơn một bước bằng cách vẽ các ranh giới chính xác xung quanh mỗi tế bào, ghi lại hình dạng chính xác của chúng. Việc tích hợp các khả năng 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 hiển vi độ phân giải cao một cách hiệu quả.
Các phương pháp phân đoạn tế bào đã thay đổi rất nhiều trong những năm qua. Các kỹ thuật phân đoạn hình ảnh ban đầu hoạt động tốt đối với các hình ảnh đơn giản, nhưng gặp khó khăn khi tập dữ liệu lớn hơn và các tế bào trở nên khó phân biệt hơn.
Để vượt qua những giới hạn này, các phương pháp tiếp cận 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 về vi sinh vật học và kính hiển vi.
Tiếp theo, hãy xem xét 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 pipeline kết hợp.
Trước những tiến bộ trong thị giác máy tính, phân đoạn tế bào dựa trên các kỹ thuật xử lý ảnh truyền thống. Các phương pháp này dựa trên các quy tắc và hoạt động được xác định thủ công, chẳng hạn như phát hiện các cạnh, tách tiền cảnh khỏi hậu cảnh hoặc làm mịn hình dạng. Không giống như các mô hình thị giác máy tính, có thể học các mẫu trực tiếp từ dữ liệu, xử lý 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 phân ngưỡng (thresholding), một phương pháp tách các tế bào khỏi nền bằng cách so sánh mức độ sáng của pixel. Điều này hoạt động tốt khi có sự tương phản mạnh giữa các tế bào và môi trường xung quanh chúng.
Để tinh chỉnh kết quả, các phép toán hình thái như giãn nở (mở rộng hình dạng) và xói mòn (thu nhỏ hình dạng) được sử dụng để làm mịn các cạnh, loại bỏ nhiễu hoặc đóng các khoảng trống nhỏ. Đối với các tế bào chạm hoặc chồng lên nhau, một kỹ thuật gọi là phân vùng vùng chứa nước giúp tách chúng ra 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 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 tới các mô hình dựa trên deep learning, mang lại độ chính xác cao hơn nhiều cho những hình ảnh phức tạp hơn.
Khi các kỹ thuật xử lý ảnh đạt đến giới hạn, phân đoạn tế bào đã chuyển sang các phương pháp dựa trên học máy. Không giống như các phương pháp dựa trên quy tắc, các mô hình deep learning xác định các mẫu trực tiếp từ dữ liệu, làm cho chúng thích ứng hơn với các tế bào chồng chéo, hình dạng khác nhau và các phương thức hình 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 các lớp: các lớp đầu 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 theo lớp này làm cho CNN hiệu quả đối với nhiều tác vụ trực quan, từ nhận dạng các đối tượng 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 các kiến trúc dựa trên CNN với các kỹ thuật phát hiện đối tượng và phân vùng thể hiện theo thời gian thực, giúp nhanh chóng định vị các tế bào và phác thảo ranh giới của chúng.
Quy trình kết hợp cải thiện phân đoạn tế bào bằng cách kết hợp các điểm mạnh của nhiều phương pháp. Chúng có thể bao gồm xử lý ảnh cổ điển và các mô hình học sâu, hoặc thậm chí các mô hình dựa trên học sâu khác nhau làm việc cùng nhau.
Ví dụ: một phương pháp có thể tăng cường hoặc tiền xử lý hình ảnh 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 các tế bào. Bằng cách chia nhỏ các tác 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 trở nên đáng tin cậy hơn.
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 mô hình thị giác máy tính phụ thuộc nhiều vào các bộ dữ liệu lớn, chất lượng cao để học cách xác định và phân tách các tế bào một cách chính xác.
Các bộ dữ liệu này thường bao gồm các hình ảnh hiển vi được ghép nối với các chú thích. Cũng quan trọng như hình ảnh thô, chú thích dữ liệu, hoặc dán nhãn đóng một vai trò quan trọng trong việc tạo ra các bộ dữ liệu hiệu quả, vì nó cung cấp cho mô hình thông tin quan trọng.
Ví dụ: nếu chúng ta muốn training một mô hình như YOLO11 để phân đoạn các tế bào ung thư từ hình ảnh hiển vi, chúng ta cần các ví dụ được gắn nhãn cho biết nơi mỗi tế bào bắt đầu và kết thúc. Các nhãn này hoạt động như một hướng dẫn, dạy mô hình cách nhận biết hình thái và ranh giới tế bào. Các annotation có thể được vẽ bằng tay hoặc được 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 (object detection), các hộp giới hạn (bounding boxes) được vẽ xung quanh mỗi tế bào. Đối với phân vùng thể hiện (instance segmentation), nhãn giống như các mặt nạ chi tiết theo dõi đường viền chính xác của mỗi tế bào. Việc chọn đúng loại chú thích và dữ liệu huấn luyện sẽ giúp mô hình học được những gì nó cần cho công việc.
Nói chung, việc xây dựng bộ dữ liệu thị giác máy tính có thể khó khăn, đặc biệt khi không có bộ sưu tập hình ảnh hiện có hoặc khi lĩnh vực này rất độc đáo và chuyên biệt. Nhưng trong lĩnh vực nghiên cứu tế bào, có những khó khăn kỹ thuật khiến việc thu thập và chú giải 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 nếu không thì khó nhìn thấy.
Chú thích là một thách thức lớn khác. Việc dán nhãn hàng ngàn tế bào bằng tay rất chậm và đòi hỏi kiến thức chuyên môn. Các tế bào thường chồng chéo lên nhau, thay đổi hình dạng hoặc xuất hiện mờ nhạt, khiến cho việc mắc lỗi rất dễ xảy ra. Các công cụ bán tự động có thể tăng tốc quá trình, nhưng thường cần có 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 toàn bộ đường viền. Mặc dù kém chính xác hơn, nhưng các điểm đánh dấu này vẫn cung cấp hướng dẫn quan trọng cho việc huấn luyện.
Ngoài ra, việc chia sẻ dữ liệu trong sinh học còn gây thêm nhiều phức tạp. Các lo ngại về quyền riêng tư, sự đồng ý của bệnh nhân và sự khác biệt về thiết bị hình ảnh giữa các phòng thí nghiệm có thể gây khó khăn cho việc xây dựng các bộ dữ liệu nhất quán, chất lượng cao.
Bất chấp những trở ngại này, bộ dữ liệu nguồn mở đã tạo ra một sự khác biệt lớn. Các bộ sưu tập công khai được chia sẻ thông qua các nền tảng như GitHub cung cấp hàng ngàn hình ảnh được gắn nhãn trên nhiều loại tế bào và phương pháp hình ảnh, giúp các mô hình khái quát hóa tốt hơn cho 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 xem xét một số ứng dụng thực tế của phân đoạn tế bào và thị giác máy tính.
Phân tích đơn bào hoặc nghiên cứu các tế bào riêng lẻ thay vì toàn bộ mẫu mô giúp các nhà khoa học nhìn thấy các chi tiết thường bị bỏ qua ở cấp độ rộng hơn. Phương pháp này được sử dụng rộng rãi trong sinh học tế bào, khám phá thuốc và chẩn đoán để hiểu cách các 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 (stromal). Chỉ xem xét mô như một tổng thể 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 đơn bào 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 phản ứng điều trị và sự tiến triển của bệnh. Các mô hình như YOLO11, hỗ trợ phân đoạn thể hiện, 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 biến các hình ảnh hiển vi phức tạp thành dữ liệu có cấu trúc, YOLO11 cho phép các nhà nghiên cứu phân tích hàng ngàn tế bào một cách nhanh chóng và nhất quán.
Các tế bào phân chia, di chuyển và phản ứng với môi trường xung quanh theo những cách khác nhau. Phân tích cách các 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 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 giữ cho tế bào ở trạng thái tự nhiên và làm cho kết quả đáng tin cậy hơn.
Theo dõi tế bào theo thời gian cũng giúp nắm bắt các chi tiết mà nếu không có thể bị bỏ lỡ. Một tế bào có thể di chuyển nhanh hơn các tế bào khác, phân chia theo một cách khác thường hoặc phản ứng mạnh mẽ với một kích thích. Ghi lại những khác biệt nhỏ này cung cấp một bức tranh rõ ràng hơn về cách các 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 các tế bào riêng lẻ trên các chuỗi hình ảnh, YOLOv8 có thể tự động theo dõi các chuyển động, phân chia và tương tác của tế bào, ngay cả khi các tế bào chồng lên nhau hoặc thay đổi hình dạng.
Thông tin chi tiết 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 (việc sử dụng các phương pháp tính toán để phân tích dữ liệu sinh học) và multi-omics (sự tích hợp thông tin DNA, RNA và protein). Cùng với nhau, các phương pháp này giúp nghiên cứu vượt ra ngoài việc vẽ ranh giới tế bào và đi sâu vào việc 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, cách cấu trúc mô thay đổi trong bệnh tật và cách những thay đổi nhỏ trong hình dạng tế bào kết nối với hoạt động phân tử.
Hãy xem xét một mẫu khối u: bằng cách liên kết kích thước, hình dạng hoặc vị trí của các tế bào ung thư với hồ sơ phân tử của chúng, các nhà nghiên cứu có thể tìm thấy mối tương quan với đột biến gen, biểu hiện gen hoặc hoạt động protein bất thường. Điều này biến hình ảnh tĩnh thành những hiểu biết thực tế, giúp theo dõi hoạt động của gen trên các khối u, lập bản đồ hành vi protein trong thời gian thực và xây dựng các bản đồ tham khảo kết nối cấu trúc với chức năng.
Dưới 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 phân đoạn tế bào, nó cũng có một số hạn chế. Dưới đây là một vài yếu tố cần lưu ý:
Thế hệ phân đoạn tế bào tiếp theo có thể sẽ được xác định bởi các mô hình computer vision kết hợp tốc độ, độ chính xác và khả năng mở rộng. Các mô hình như U-Net có ảnh hưởng lớn, nhưng chúng có thể đòi hỏi nhiều tính toán. Với những tiến bộ trong computer vision, các nhà nghiên cứu đang chuyển sang các mô hình mang lại cả độ chính xác cao và hiệu suất thời gian thực.
Ví dụ: các mô hình hiện đại 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 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 tới 43 lần so với U-Net. Hiệu suất này giúp có thể phân tích các tập dữ liệu lớn trong thời gian thực, điều này ngày càng trở nên quan trọng khi các nghiên cứu hình ảnh ngày càng lớn hơn.
Những cải tiến này đã được đưa vào thực tế. 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 kích thước 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 xác định các cấu trúc trong hình 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 quan trọng trong kính hiển vi hiện đại và nghiên cứu y sinh. Nó cho phép các nhà khoa học quan sát các tế bào riêng lẻ, theo dõi sự tiến triển của bệnh và giám sát cách các phương pháp điều trị ảnh hưởng đến hành vi của tế bào. Các mô hình Vision AI như YOLO11 giúp quá trình này nhanh hơn và chính xác hơn. Bằng cách xử lý các hình ảnh lớn, phức tạp một cách dễ dàng, chúng đảm bảo các thí nghiệm có thể lặp lại và mở rộng.
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 logistics. Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và bắt đầu xây dựng với thị giác máy tính ngay hôm nay!
