细胞分割：定义及视觉 AI 如何提升细胞分割

许多药物发现、癌症研究或个性化医疗领域的突破，都始于一个关键挑战：清晰地观察细胞。科学家依靠清晰的图像来追踪细胞行为、评估药物并探索新疗法。

一张显微镜图像中可能包含数千个相互重叠的细胞，导致边界难以辨认。细胞分割旨在清晰地分离每个细胞，以便进行准确分析。

但细胞分割并不总是那么简单。单项研究可能会产生数千张细节丰富的显微镜图像，数量远超人工逐张检查的能力。随着数据集不断增大，科学家需要更快、更可靠的方法来分离和研究细胞。

事实上，许多科学家正在采用计算机视觉，这一 AI 分支能让机器解读和分析视觉信息。例如，支持实例分割的 Ultralytics YOLO11 等模型可以训练为区分细胞，甚至检测亚细胞结构。这样一来，研究人员几秒钟内就能完成精确分析，而不必耗费数小时，从而高效扩大研究规模。

图 1. 使用 YOLO 进行细胞核分割，识别并勾勒细胞核（细胞中心）的轮廓。（来源）

本文将探讨细胞分割的工作原理、计算机视觉如何改进细胞分割，以及它在现实世界中的应用。

了解如何使用计算机视觉进行细胞分割#

传统上，科学家通过手工描绘显微镜图像中的细胞来进行分割。这种方法适用于小型项目，但速度慢、不一致且容易出错。一张图像中有数千个相互重叠的细胞时，人工描绘很快就会变得不堪重负，并成为主要瓶颈。

计算机视觉提供了一种更快、更可靠的选择。它是由深度学习驱动的 AI 分支，机器可以从大量图像中学习模式。在细胞研究中，这意味着机器能够以很高的准确度识别并分离单个细胞。

具体来说，像 Ultralytics YOLO11 这样的视觉 AI 模型支持目标检测和实例分割等任务，并且可以使用自定义数据集进行训练，以分析细胞。目标检测能够在图像中找到并标记每个细胞，即使图像中同时出现许多细胞也不例外。

实例分割更进一步，会为每个细胞绘制精确边界，捕捉细胞的准确形状。将这些视觉 AI 功能集成到细胞分割流程中，研究人员便能自动化复杂的工作流，并高效处理高分辨率显微镜图像。

细胞分割算法的演进#

多年来，细胞分割方法发生了很大变化。早期的图像分割技术适用于简单图像，但随着数据集增大、细胞越来越难以区分，这些技术就难以胜任。

为克服这些局限，人们开发了更先进的方法，最终形成了如今的计算机视觉模型，为微生物学和显微镜研究带来速度、准确性和可扩展性。

接下来，我们来了解分割算法的演进历程，从基础的阈值法，到现代深度学习模型和混合式流水线。

使用阈值处理和形态学方法分割细胞#

在计算机视觉取得进展之前，细胞分割依赖传统的图像处理技术。这些方法依赖人工定义的规则和操作，例如检测边缘、分离前景与背景或平滑形状。与能够直接从数据中学习模式的计算机视觉模型不同，图像处理依赖固定算法，并以相同方式应用于所有图像。

最早的方法之一是阈值处理，即通过比较像素亮度级别，将细胞与背景分离开来。如果细胞与周围环境之间的对比度较强，这种方法的效果就很好。

图 2. 基于阈值处理的细胞分割示例。（来源）

为了优化结果，会使用膨胀（扩大形状）和腐蚀（缩小形状）等形态学操作来平滑边缘、去除噪声或填补小间隙。对于彼此接触或重叠的细胞，可以使用一种称为分水岭分割的技术，在细胞接触处绘制边界，从而将细胞分开。

虽然这些技术难以处理细胞重叠或图像噪声等复杂情况，但对于较简单的应用仍然很有用，也是细胞分割发展史上的重要组成部分。不过，这些技术的局限性推动该领域转向基于深度学习的模型，这类模型在处理更具挑战性的图像时能实现高得多的准确率。

用于细胞分割的深度学习模型#

随着图像处理技术达到极限，细胞分割转向了基于学习的方法。与基于规则的方法不同，深度学习模型直接从数据中识别模式，因此更能适应细胞重叠、形状多变以及成像模态不同等情况。

卷积神经网络 (CNNs) 是一种广泛应用于计算机视觉的深度学习架构。它们分层处理图像：较早的层检测边缘和纹理等简单特征，而更深的层则提取更复杂的形状和结构。这种分层方法让 CNN 能够胜任许多视觉任务，从通过模式识别来识别日常物体，到分析生物医学图像。

Ultralytics YOLO11 等模型基于这些深度学习原理构建。它们通过实时目标检测和实例分割技术扩展了基于 CNN 的架构，从而能够快速定位细胞并勾勒其边界。

混合流程提升细胞分割效果#

混合流程通过结合多种方法的优势来改进细胞分割。这些方法可以包括传统图像处理与深度学习模型，也可以是多个不同的深度学习模型协同工作。

例如，一种方法可以增强或预处理显微镜图像，以减少噪声并锐化边界；另一种模型则用于检测和分割细胞。通过这种方式拆分任务，混合方法能够提高准确率，更有效地处理复杂图像，并让大规模研究更加可靠。

图 3. 质量较差的细胞输入图像 (a) 以及预处理提取的模式 (b) 示例，这些模式让细胞特征更加清晰，便于进一步分析。(来源)

数据集对细胞分割的重要性#

在计算机视觉驱动的细胞分割中，图像数据也是一个需要考虑的关键因素。计算机视觉模型高度依赖大型、高质量的数据集，才能学会准确识别和分离细胞。

这些数据集通常由显微图像及其标注组成。与原始图像同样重要的是数据标注，也称为标签处理，它在创建有效数据集的过程中发挥着关键作用，因为它能向模型提供关键信息。

例如，如果我们想训练 Ultralytics YOLO11 这样的模型，从显微镜图像中分割癌细胞，就需要标注示例来显示每个细胞的起止位置。这些标签可以作为指引，教会模型识别细胞形态和边界。标注可以手动绘制，也可以借助半自动化工具创建，以节省时间。

标注类型也取决于任务。对于目标检测，需要在每个细胞周围绘制边界框。对于实例分割，标签更像是详细的掩码，用于描绘每个细胞的精确轮廓。选择合适的标注类型和训练数据，有助于模型学会完成任务所需的内容。

细胞分割相关数据的复杂性#

一般来说，构建计算机视觉数据集可能很困难，尤其是在没有现成图像集合或领域高度专业化的情况下。但在细胞研究领域，一些技术难题让数据采集和标注变得更加复杂。

显微镜图像会因细胞成像方法不同而呈现很大差异。例如，荧光显微镜会使用染料，让细胞的某些部分发光。这些荧光图像能突出显示原本难以观察的细节。

标注也是一项重大挑战。手动标注数千个细胞既耗时，又需要领域专业知识。细胞经常相互重叠、形状变化或显得模糊，很容易出现错误。半自动化工具可以加快这一流程，但通常仍需人工监督来确保质量。

为了减轻工作量，研究人员有时会采用更简单的标注，例如标出感兴趣位置，以指示细胞所在位置，而不是绘制完整轮廓。虽然这类标记不够精确，但仍能为训练提供重要指引。

除此之外，生物学领域的数据共享也带来了更多复杂问题。隐私问题、患者知情同意，以及实验室之间成像设备的差异，都可能让构建一致的高质量数据集变得更加困难。

尽管存在这些障碍，开源数据集带来了很大帮助。GitHub 和 Ultralytics Platform 上分享的公开数据集，例如 Blood Cell Segmentation，包含数千张涵盖多种细胞类型和成像方法的标注图像，帮助模型更好地泛化到真实场景。

细胞分割模型的应用#

现在，我们已经更好地了解了使用计算机视觉进行细胞分割所需的数据和方法，接下来看看细胞分割和计算机视觉的一些实际应用。

利用细胞分割进行单细胞分析#

单细胞分析是研究单个细胞，而不是整个组织样本。这有助于科学家观察在更宏观层面上经常被忽略的细节。这种方法广泛用于细胞生物学、药物发现和诊断，以了解细胞在不同条件下的功能和反应。

例如，在癌症研究中，组织样本通常混有癌细胞、免疫细胞和支持性（基质）细胞。只观察整个组织，可能会掩盖重要差异，例如免疫细胞与肿瘤的相互作用，或血管附近癌细胞的行为。

单细胞分析让研究人员能够分离不同类型的细胞并分别研究，这对于了解治疗反应和疾病进展至关重要。Ultralytics YOLO11 等支持实例分割的模型，即使在细胞密集或相互重叠的图像中，也能检测每个细胞并勾勒其精确形状。通过将复杂的显微镜图像转化为结构化数据，YOLO11 让研究人员能够快速、一致地分析数千个细胞。

使用 YOLO 进行细胞跟踪和活细胞成像#

细胞会分裂、移动，并以不同方式响应周围环境。分析活细胞随时间发生的变化，有助于科学家了解细胞在健康和疾病状态下的行为。

借助相差显微镜或高分辨率显微镜等工具，研究人员无需添加染料或标签就能追踪这些变化。这能让细胞保持自然状态，使结果更加可靠。

持续跟踪细胞还能捕捉到原本可能被忽略的细节。某个细胞可能比其他细胞移动得更快、以不寻常的方式分裂，或对刺激产生强烈反应。记录这些细微差异，能更清楚地呈现细胞在真实条件下的行为。

Ultralytics YOLOv8 等计算机视觉模型可以让这一流程更快、更一致。YOLOv8 能够检测并跟踪图像序列中的单个细胞，自动监测细胞的移动、分裂和相互作用，即使细胞发生重叠或形状变化也不例外。

图 4. 使用 Ultralytics YOLOv8 进行细胞检测时的分割结果。（来源：mdpi.com）

将视觉 AI 与生物信息学和多组学相结合#

将 Ultralytics YOLO11 等用于全细胞分割的计算机视觉模型所获得的洞见，与生物信息学（利用计算方法分析生物数据）和多组学（整合 DNA、RNA 和蛋白质信息）相结合，能产生更大的影响。这些方法结合起来，能让研究从绘制细胞边界进一步深入到理解这些边界的意义。

科学家不再只识别细胞的位置，还能研究细胞之间如何相互作用、疾病如何改变组织结构，以及细胞形状的细微变化如何与分子活动相关联。

以肿瘤样本为例：通过将癌细胞的大小、形状或位置与其分子特征关联起来，研究人员可以发现这些特征与基因突变、基因表达或异常蛋白质活动之间的相关性。这能将静态图像转化为实用洞见，帮助研究人员追踪肿瘤中的基因活动、实时绘制蛋白质行为图谱，并构建关联结构与功能的参考图谱。

细胞分割的优势#

以下是使用计算机视觉进行细胞分割的一些主要优势：

• 高通量筛选：自动分割能够高效处理数百万个细胞，加快大规模药物研发和测试。
• 空间组织洞见：它能展示细胞在组织中的排列方式，为了解肿瘤环境或组织发育提供重要线索。
• 生成定量数据：除了从细胞图像中获得视觉洞见，分割还能提供细胞数量、面积和强度等可测量信息，让不同实验之间的比较更加可靠。

使用视觉 AI 进行细胞分割的局限性#

虽然计算机视觉能为细胞分割带来诸多优势，但也存在一些局限性。以下是需要注意的几个因素：

• 数据隐私：为模型训练共享带标注的细胞数据集可能引发伦理和监管方面的担忧，尤其是图像关联了患者信息时。
• 硬件和计算需求：高分辨率生物图像分析需要高性能 GPU 和存储设备。云计算和优化算法正在帮助提高这类分析的可及性。
• 模型泛化能力：在某个实验室的显微镜或染色流程数据上训练的模型，换到其他环境可能表现不佳。使用来自多个实验室的多样化数据集进行训练，可以提升模型的鲁棒性。

细胞分割的未来#

下一代细胞分割技术很可能由兼具速度、准确性和可扩展性的计算机视觉模型定义。U-Net 等模型曾产生重大影响，但计算开销可能较大。随着计算机视觉不断进步，研究人员正转向能够同时实现高准确性和实时性能的模型。

例如，Ultralytics YOLOv8 等模型可以比传统方法更快地分割显微图像，同时仍能生成清晰、准确的边界。

在一项近期的透射电子显微镜 (TEM) 研究中，性能指标显示，Ultralytics YOLOv8 的运行速度最高可达 U-Net 的 43 倍。这样的性能让实时分析大型数据集成为可能；随着成像研究规模不断扩大，这一点也愈发重要。

图 5. 与 U-Net (c) 等其他模型相比，使用 YOLOv8 进行分割 (d) 能在显微镜图像中生成更清晰、更准确的轮廓。(来源)

这些改进已经投入实际应用。例如，Theia Scientific 的 Theiascope™ 等平台将 Ultralytics YOLO 模型与透射电子显微镜 (TEM) 相结合，让纳米级结构能够得到一致的大规模分割。该平台使用 Ultralytics YOLO 模型进行实时检测和分割，在采集 TEM 图像时自动识别其中的结构，并将其转换为可靠、可直接分析的数据。

要点#

细胞分割在现代显微镜研究和生物医学研究中发挥着关键作用。它使科学家能够观察单个细胞、追踪疾病进展，并监测治疗对细胞行为的影响。Ultralytics YOLO11 等视觉 AI 模型让这一过程更快速、更精确。它们能够高效处理大型复杂图像，有助于实验实现可重复和可扩展。

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