Ngày 30 tháng 4 năm 2025
Tìm hiểu cách computer vision (thị giác máy tính) trong vi sinh vật học có thể hỗ trợ phân tích tế bào chính xác, đếm khuẩn lạc hiệu quả và cải thiện chẩn đoán trong các phòng thí nghiệm nghiên cứu.
Quan sát là một phần quan trọng của vi sinh vật học, nơi các nhà nghiên cứu phân tích tế bào dưới kính hiển vi, theo dõi các khuẩn lạc vi khuẩn và theo dõi sự phát triển của vi sinh vật. Các loại nhiệm vụ quan sát này rất cần thiết cho cả quy trình nghiên cứu và chẩn đoán.
Nhờ những đổi mới gần đây trong lĩnh vực xử lý ảnh kỹ thuật số và tự động hóa, các phòng thí nghiệm hiện đang tạo ra nhiều dữ liệu trực quan hơn bao giờ hết. Ví dụ: một kính hiển vi có độ phân giải cao có thể dễ dàng chụp hàng nghìn hình ảnh cho một nghiên cứu duy nhất. Mỗi hình ảnh chứa đựng những chi tiết nhỏ nhưng quan trọng.
Tuy nhiên, việc xem xét chúng một cách riêng lẻ có thể là một quá trình chậm và không nhất quán. Sự gia tăng về dữ liệu này đã tạo ra nhu cầu về phân tích hình ảnh nhanh hơn và đáng tin cậy hơn.
Một trong những công nghệ then chốt giúp tự động hóa quy trình này là thị giác máy tính, cho phép máy tính giải thích và phân tích thông tin trực quan từ hình ảnh hoặc video. Đặc biệt, các mô hình Vision AI như Ultralytics YOLO11 đang được sử dụng để hỗ trợ nghiên cứu vi sinh bằng cách phân loại tế bào, đếm khuẩn lạc và theo dõi sự phát triển của vi sinh vật.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách thị giác máy tính trong vi sinh vật học đang nâng cao quy trình làm việc trong phòng thí nghiệm và cho phép các nhà khoa học làm việc hiệu quả và nhất quán hơn. Hãy bắt đầu!
Các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng và phân loại hình ảnh, được hỗ trợ bởi các mô hình như YOLO11, có thể được sử dụng để phát hiện các mẫu, làm nổi bật các tính năng quan trọng và tự động hóa các tác vụ phòng thí nghiệm lặp đi lặp lại, nếu không sẽ tốn nhiều thời gian và công sức. Trước khi đi sâu vào các ứng dụng cụ thể, hãy xem xét kỹ hơn về cách thị giác máy tính đang được sử dụng trong vi sinh vật học.
Phân loại tế bào là một trong những nhiệm vụ dựa trên hình ảnh quan trọng nhất trong vi sinh vật học. Các phòng thí nghiệm thường sử dụng hình ảnh nhuộm màu để giúp xác định các loại tế bào, phát hiện dấu hiệu nhiễm trùng và làm nổi bật các đặc điểm tế bào cụ thể dưới kính hiển vi. Việc xem xét thủ công tốn thời gian và có thể khó mở rộng quy mô. Hiện nay, nhiều phòng thí nghiệm đang sử dụng thị giác máy tính để tự động phát hiện, phân đoạn và phân loại tế bào để giải quyết vấn đề này.
Ví dụ: tại Bệnh viện Đại học Monklands ở Scotland, một chương trình thử nghiệm đã sử dụng thị giác máy tính để cải thiện sàng lọc ung thư cổ tử cung. Các mẫu từ bệnh nhân có kết quả dương tính với Human Papillomavirus (HPV) đã được số hóa và xử lý bằng các mô hình Vision AI. Hệ thống đã phân tích cấu trúc tế bào và gắn cờ bất kỳ tế bào nào có đặc điểm bất thường để chuyên gia y tế xem xét.
Điều này đã giúp nhóm ưu tiên các mẫu có rủi ro cao sớm hơn trong quy trình làm việc. Nhờ đó, việc xem xét các slide trở nên nhanh chóng và tập trung hơn, đồng thời họ có thể xử lý nhiều lượt sàng lọc hơn mà không cần thay đổi cách chuẩn bị hoặc gửi mẫu.
Đếm khuẩn lạc là một kỹ thuật phòng thí nghiệm được sử dụng để đo lường sự phát triển của vi sinh vật và đánh giá cách các mẫu phản ứng với điều trị. Nó được sử dụng rộng rãi trong phát triển vắc-xin, kiểm tra lâm sàng và an toàn thực phẩm. Quá trình đếm có thể phức tạp khi thực hiện thủ công, đặc biệt khi các khuẩn lạc chồng lên nhau hoặc thể tích đĩa tăng lên.
Để hợp lý hóa điều này, các tác vụ thị giác máy tính như phân đoạn thể hiện có thể được sử dụng để phác thảo ranh giới khuẩn lạc, đo kích thước của chúng và đếm từng khuẩn lạc dựa trên hình dạng và sự lan rộng của nó, ngay cả trong trường hợp chồng chéo. Điều này làm cho quá trình xem xét nhanh hơn và nhất quán hơn giữa các lô.
Ví dụ: một cơ sở nghiên cứu vắc-xin được quốc tế công nhận đang sử dụng ProtoCOL 3, một thiết bị đếm khuẩn lạc tiên tiến được hỗ trợ bởi thị giác máy tính. Hệ thống này quét các đĩa nhiều giếng và phân tích các khuẩn lạc sống sót sau khi tiếp xúc với kháng thể. Với khả năng tự động hóa này, cơ sở đã tăng sản lượng từ phân tích 16 đĩa lên hơn 300 đĩa mỗi ngày.
Các nhà vi sinh vật học thường xuyên sử dụng kính hiển vi để quan sát cấu trúc và hành vi của tế bào vi sinh vật. Tuy nhiên, hình ảnh hiển vi thường khó phân tích do các tế bào chồng chéo, ranh giới mờ và nhiễu thị giác.
Đây chính xác là lý do tại sao các phòng thí nghiệm đang chuyển sang các công cụ thị giác máy tính giúp tăng cường độ rõ nét của hình ảnh bằng cách áp dụng các kỹ thuật như phân đoạn hình ảnh và giảm nhiễu trước khi xử lý chúng cho các tác vụ như đếm khuẩn lạc hoặc phân loại tế bào.
Ngoài ra, cải thiện hình ảnh bằng AI đang được sử dụng để cải thiện độ rõ nét của hình ảnh có độ phân giải thấp về các cấu trúc tế bào nhỏ, chẳng hạn như ty thể và mô não. Điều này giúp các nhà khoa học có thể phân tích các chi tiết quan trọng trong thời gian thực, đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và cải thiện độ chính xác trong chẩn đoán.
Bây giờ chúng ta đã thảo luận về cách thị giác máy tính được sử dụng trong vi sinh vật học, hãy đi sâu vào một số ứng dụng thực tế.
Bất kỳ loại thuốc nào chúng ta dùng khi cảm thấy không khỏe, ngay cả những thứ đơn giản như thuốc chữa cảm lạnh, đều có một nỗ lực rất lớn đằng sau nó. Nghiên cứu dược phẩm là quá trình khám phá và phát triển các loại thuốc mới để điều trị bệnh, và một phần quan trọng của quá trình này bao gồm việc kiểm tra xem các hợp chất ảnh hưởng đến tế bào vi sinh vật như thế nào. Các nhà khoa học thường nuôi vi khuẩn trên đĩa nuôi cấy để xem liệu một loại thuốc có thể ngăn chặn sự phát triển của vi sinh vật hay không.
Chúng ta hiện đang thấy các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 được sử dụng để tăng tốc phân tích đĩa nuôi cấy thông qua phát hiện đối tượng. YOLO11 có thể phát hiện và đếm tế bào, và những thông tin chi tiết này có thể được sử dụng để theo dõi sự tăng trưởng hoặc co lại của chúng để đáp ứng với các phương pháp điều trị, giúp cho quá trình nghiên cứu nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Trong khi nghiên cứu dược phẩm liên quan đến việc khám phá và thử nghiệm các loại thuốc mới, các phòng thí nghiệm chẩn đoán tập trung vào phân tích các mẫu sinh học, chẳng hạn như máu, để phát hiện các dấu hiệu nhiễm trùng hoặc bệnh tật. Mục đích đằng sau các phòng thí nghiệm chẩn đoán là cung cấp thông tin chính xác, kịp thời, giúp chẩn đoán các tình trạng, theo dõi sự tiến triển của bệnh và hướng dẫn các quyết định điều trị.
Mặc dù những hiểu biết cốt lõi từ các phân tích này có thể khác nhau, nhưng bản thân các nghiên cứu lại khá giống nhau, đó là lý do tại sao thị giác máy tính cũng có tác động trong lĩnh vực này. Ví dụ: trong phân tích máu, thị giác máy tính có thể được sử dụng để tự động phân loại các tế bào máu, chẳng hạn như tế bào hồng cầu, tế bào bạch cầu và tiểu cầu.
Bằng cách áp dụng phân loại hình ảnh và nhận diện đối tượng, các mô hình Vision AI có thể phát hiện và phân loại chính xác các tế bào này, hợp lý hóa quy trình xem xét và giúp các nhà nghiên cứu hoặc bác sĩ lâm sàng tập trung vào các khu vực cần được chú ý ngay lập tức.
Thị giác máy tính cho phép các phòng thí nghiệm vi sinh hợp lý hóa các tác vụ dựa trên hình ảnh, cải thiện hiệu quả và tính nhất quán. Nó đẩy nhanh quá trình phân tích, giảm bớt lao động thủ công và tăng cường khả năng lặp lại trong các quy trình. Dưới đây là một số lợi ích chính khác của việc sử dụng thị giác máy tính trong vi sinh:
Mặc dù có những ưu điểm này, nhưng cũng có một vài hạn chế cần xem xét. Để tận dụng tối đa các công cụ Vision AI, việc lập kế hoạch, hỗ trợ và thiết lập phù hợp là rất quan trọng. Dưới đây là một vài thách thức chính cần lưu ý:
Thị giác máy tính trong vi sinh vật học đang hướng tới các công cụ dễ đào tạo hơn và thiết thực hơn để sử dụng trong môi trường phòng thí nghiệm thực tế. Các nhà nghiên cứu đang tập trung vào các mô hình cần ít dữ liệu hơn để bắt đầu và có thể thích ứng nhanh hơn khi điều kiện phòng thí nghiệm thay đổi.
Một lĩnh vực tiến bộ đặc biệt hấp dẫn là kính hiển vi di động. Các mô hình AI hiện đang được tích hợp vào các thiết bị nhỏ hoạt động bên ngoài các thiết lập phòng thí nghiệm truyền thống. Các hệ thống này chụp ảnh kính hiển vi và phân tích chúng tại chỗ, khiến chúng trở nên lý tưởng để sử dụng ở các khu vực отдалённые với cơ sở hạ tầng hạn chế.
Khi hình ảnh kỹ thuật số trở thành yếu tố trung tâm trong nghiên cứu vi sinh, nhu cầu về phân tích nhanh hơn và nhất quán hơn tiếp tục tăng lên. Thị giác máy tính giúp đáp ứng nhu cầu này bằng cách xử lý hiệu quả các tác vụ cốt lõi như phân loại tế bào, đếm khuẩn lạc và phân đoạn với tốc độ và độ chính xác cao.
Nhiều phòng thí nghiệm đã chuyển đổi từ đánh giá thủ công sang hệ thống hỗ trợ bởi AI. Đối với các phòng thí nghiệm xử lý khối lượng mẫu lớn hoặc thời gian eo hẹp, thị giác máy tính đang nhanh chóng trở thành một giải pháp thiết thực. Các công cụ này rất dễ tích hợp vào quy trình làm việc hiện có, cho phép các phòng thí nghiệm áp dụng chúng mà không cần thay đổi lớn.
Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu sâu hơn về AI. Nếu bạn quan tâm đến việc tận dụng computer vision, hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Tìm hiểu về computer vision trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và AI trong sản xuất trên các trang giải pháp của chúng tôi!
