细胞分割：它是什么以及视觉 AI 如何增强它

许多药物研发、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跟踪细胞行为、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，因此很难看清细胞边界。细胞分割旨在通过清晰地分离每个细胞来解决这一问题，从而实现准确分析。

但细胞分割并不总是简单的。单项研究可能产生数千张详细的显微镜图像，数量多到无法人工逐一查看。随着数据集不断扩大，科学家需要更快速、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，这是一种让机器能够解读和分析视觉信息的 AI 分支。例如，支持实例分割的模型，如 Ultralytics YOLO11，可以经过训练来分离细胞，甚至检测亚细胞结构。这样可以在几秒钟内完成精确分析，而不是耗费数小时，帮助研究人员高效扩展研究规模。

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）

本文将介绍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。现在就开始吧！

了解如何使用计算机视觉进行细胞分割#

传统上，科学家通过在显微镜图像中手动描绘细胞来完成分割。这种方法适用于小型项目，但速度慢、结果不一致且容易出错。当一张图像中有数千个相互重叠的细胞时，手动描绘很快就会变得难以应对，并成为主要瓶颈。

计算机视觉提供了一种更快速、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，这意味着机器能够高精度地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，并且可以在自定义数据集上训练以分析细胞。目标检测能够在图像中找到并标记每个细胞，即使许多细胞同时出现在一起。

实例分割更进一步，可以在每个细胞周围绘制精确边界，捕捉其准确形状。将这些视觉 AI 能力集成到细胞分割流程中，能够帮助研究人员自动化复杂工作流，并高效处理高分辨率显微镜图像。

细胞分割算法的演变#

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，但随着数据集变大、细胞越来越难以区分，这些技术逐渐难以应对。

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了速度、准确性与可扩展性。

接下来，让我们了解分割算法如何从基本的阈值处理方法，逐步演变为先进的深度学习模型和混合流程。

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，它通过比较像素亮度级别，将细胞与背景分离。当细胞与周围环境之间具有明显对比度时，这种方法效果良好。

图 2。基于阈值处理的细胞分割示例。（来源）

为了优化结果，可以使用膨胀（扩展形状）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。对于相互接触或重叠的细胞，称为分水岭分割的技术可以在细胞相接处绘制边界，从而将它们分开。

虽然这些技术在处理细胞重叠或图像含噪等复杂情况时表现不佳，但它们仍适用于较简单的应用，并且是细胞分割发展史中的重要组成部分。不过，它们的局限性推动了该领域转向基于深度学习的模型，这些模型能够为更具挑战性的图像提供高得多的准确性。

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，细胞分割逐渐转向基于学习的方法。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，因此能够更好地适应重叠细胞、多变形状和不同成像模式。

卷积神经网络（CNNs）是一类广泛用于计算机视觉的深度学习架构。它们分层处理图像：早期层检测边缘和纹理等简单特征，而更深层则捕捉更复杂的形状和结构。这种分层方法使 CNNs 能够有效完成许多视觉任务，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 等模型建立在这些深度学习原理之上。它们在基于 CNN 的架构上加入了实时目标检测和实例分割技术，因此能够快速定位细胞并勾勒其边界。

混合流程增强细胞分割#

混合流程结合多种方法的优势，从而改进细胞分割。这些方法可以包括经典图像处理与深度学习模型，甚至可以是多个协同工作的不同深度学习模型。

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，另一个模型则用于检测和分割细胞。通过这样拆分任务，混合方法可以提高准确性，更有效地处理复杂图像，并使大规模研究更加可靠。

图 3。低质量细胞输入图像（a）以及预处理提取的模式（b）示例，使细胞特征更加清晰，便于进一步分析。（来源）

数据集在细胞分割中的重要性#

在计算机视觉驱动的细胞分割中，另一个需要考虑的关键因素是图像数据。计算机视觉模型在很大程度上依赖大型、高质量数据集来学习如何准确识别和分离细胞。

这些数据集通常由带有标注的显微镜图像组成。数据标注或标签与原始图像同样重要，在创建有效数据集方面发挥着关键作用，因为它会向模型提供关键信息。

例如，如果我们想训练 Ultralytics YOLO11 模型，从显微镜图像中分割癌细胞，就需要带标签的示例来显示每个细胞的起点和终点。这些标签充当指南，教会模型如何识别细胞形态和边界。标注可以手工绘制，也可以使用半自动工具创建，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，标签更像是勾勒每个细胞精确轮廓的详细掩码。选择正确的标注类型和训练数据，有助于模型学习完成任务所需的信息。

细胞分割相关数据的复杂性#

总体而言，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，或研究领域非常独特且专业化的情况下。但在细胞研究领域，数据收集和标注还面临一些技术难题，使其更加复杂。

显微镜图像可能因细胞成像方法不同而呈现很大差异。例如，荧光显微镜使用染料使细胞的某些部分发光。这些荧光图像能够突出显示原本难以观察的细节。

标注是另一个重大挑战。手动标记数千个细胞速度很慢，并且需要领域专业知识。细胞经常重叠、变形或呈现微弱的图像，因而很容易出现错误。半自动工具可以加快这一过程，但通常仍需要人工监督来确保质量。

为了减轻工作负担，研究人员有时会使用更简单的标注，例如标示细胞所在位置的兴趣区域标记，而不是绘制完整轮廓。虽然精确度较低，但这些标记仍能为训练提供关键指导。

除此之外，生物学领域的数据共享还会带来更多复杂问题。隐私问题、患者同意，以及不同实验室之间成像设备的差异，都可能增加构建一致、高质量数据集的难度。

尽管存在这些障碍，开源数据集已经带来了显著改变。通过 GitHub 等平台共享的公共数据集合包含数千张覆盖多种细胞类型和成像方法的带标签图像，帮助模型更好地泛化到现实场景。

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分割细胞所需的数据和方法，接下来看看细胞分割与计算机视觉在现实世界中的一些应用。

使用细胞分割进行单细胞分析#

单细胞分析，即研究单个细胞而不是整个组织样本，可以帮助科学家观察在更宏观层面上经常被忽略的细节。这种方法广泛应用于细胞生物学、药物研发和诊断领域，用于了解细胞如何运作，以及它们在不同条件下如何响应。

例如，在癌症研究中，组织样本通常包含癌细胞、免疫细胞和支持性（基质）细胞的混合物。仅观察完整组织可能会掩盖重要差异，例如免疫细胞如何与肿瘤相互作用，或血管附近的癌细胞如何表现。

单细胞分析能够让研究人员分离这些细胞类型并分别进行研究，这对于了解治疗响应和疾病进展至关重要。支持实例分割的 Ultralytics YOLO11 等模型可以检测每个细胞并勾勒其精确形状，即使图像中细胞拥挤或相互重叠也不例外。通过将复杂的显微镜图像转化为结构化数据，YOLO11 使研究人员能够快速、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#

细胞会以不同方式分裂、移动并响应周围环境。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即可跟踪这些变化。这能让细胞保持自然状态，并使结果更加可靠。

随时间跟踪细胞还有助于捕捉原本可能被遗漏的细节。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，可以更清晰地了解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过程更快速、更一致。通过在图像序列中检测和跟踪单个细胞，YOLOv8 能够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变形也能完成。

图 4。使用 Ultralytics YOLOv8 进行细胞检测的分割结果。（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察，与生物信息学（使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）相结合后，可以产生更大的影响。这些方法共同推动研究超越细胞边界绘制，进一步理解这些边界所代表的意义。

科学家不再只是识别细胞所在位置，还可以研究细胞之间如何相互作用、组织结构如何在疾病中发生变化，以及细胞形态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联系起来，研究人员可以发现它们与基因突变、基因表达或异常蛋白质活动之间的相关性。这会将静态图像转化为实用洞察，帮助跟踪肿瘤中的基因活动、实时绘制蛋白质行为，并构建连接结构与功能的参考图谱。

细胞分割的优势#

使用计算机视觉进行细胞分割具有以下一些主要优势：

• **高通量筛选：**自动化分割能够高效处理数百万个细胞，加速大规模药物研发和测试。
• **空间组织洞察：**它可以展示细胞在组织中的排列方式，为了解肿瘤微环境或组织发育过程提供关键线索。
• **生成定量数据：**除了从细胞图像中获得视觉洞察外，分割还可以提供细胞数量、面积和强度等级等可测量信息，从而支持不同实验之间的可靠比较。

使用视觉 AI 进行细胞分割的局限性#

虽然计算机视觉为细胞分割带来了许多优势，但也存在一些局限。以下是几个需要注意的因素：

• **数据隐私：**共享用于模型训练的细胞标注数据集可能引发伦理和监管方面的担忧，尤其是在图像与患者信息相关联时。
• **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帮助这项技术变得更加易于使用。
• **模型泛化能力：**在某个实验室的显微镜或染色方案上训练的模型，在其他环境中可能表现不佳。使用多样化的多实验室数据集进行训练，可以提高模型的稳健性。

细胞分割的未来#

下一代细胞分割很可能由兼具速度、准确性和可扩展性的计算机视觉模型定义。U-Net 等模型一直发挥着重要影响，但它们可能需要大量计算资源。随着计算机视觉不断发展，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 等先进模型能够比传统方法快得多地分割显微镜图像，同时仍能生成清晰、准确的边界。

在近期一项透射电子显微镜（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。这种性能使实时分析大型数据集成为可能，而随着成像研究规模不断扩大，这一点变得越来越重要。

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

这些改进已经开始投入实际应用。像 Theia Scientific 的 Theiascope™ 这样的平台将 Ultralytics YOLO 模型与透射电子显微镜（TEM）相集成，使纳米级结构能够得到一致且规模化的分割。该平台使用 Ultralytics YOLO 模型进行实时检测和分割，在 TEM 图像采集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。

要点总结#

细胞分割在现代显微镜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、跟踪疾病进展，并监测治疗如何影响细胞行为。Ultralytics YOLO11 等视觉 AI 模型让这一过程更快速、更精确。通过轻松处理大型复杂图像，它们能够确保实验具备可重复性和可扩展性。

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