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药物发现、癌症研究或个性化医疗领域的许多突破都始于一个关键挑战：看清细胞。科学家们依靠清晰的图像来追踪细胞行为、评估药物和探索新疗法。
一张显微镜图像可能包含成千上万个重叠的细胞，因此很难看到它们的边界。细胞分割的目的就是要解决这个问题，将每个细胞清晰地分离出来，以便进行准确的分析。
但细胞分割并不总是那么简单。一项研究可能会产生成千上万张详细的显微镜图像，数量之多远远超出手工审查的范围。随着数据集的增加，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技术，这是人工智能的一个分支，能让机器解释和分析视觉信息。例如，Ultralytics YOLO11等支持实例分割的模型可以通过训练来分离细胞，甚至检测亚细胞结构。这样就能在数秒而不是数小时内完成精确分析，帮助研究人员高效地扩大研究规模。
在本文中，我们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细胞分割在现实世界中的应用。让我们开始吧！
传统上，科学家通过手工在显微镜图像中追踪细胞来分割细胞。这种方法在小型项目中效果不错，但速度慢、不连贯且容易出错。单张图像中重叠的细胞数以千计，手工追踪很快就会变得力不从心，成为一个主要瓶颈。
计算机视觉提供了更快、更可靠的选择。它是人工智能的一个分支，由深度学习驱动，机器从大量图像中学习模式。在细胞研究中，这意味着它们可以高精度地识别和分离单个细胞。
具体来说，Ultralytics YOLO11 等视觉人工智能模型支持对象检测和实例分割等任务，并可在自定义数据集上进行训练，以分析细胞。通过对象检测，可以找到并标记图像中的每个细胞，即使许多细胞同时出现。
实例分割则更进一步，可在每个细胞周围绘制精确的边界，捕捉细胞的确切形状。将这些视觉人工智能功能整合到细胞分割流水线中，研究人员就能实现复杂工作流程的自动化，并高效处理高分辨率显微镜图像。
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的图像，但随着数据集的增大和细胞变得越来越难以区分，这种技术就显得力不从心了。
为了克服这些限制，人们开发了更先进的方法，从而形成了今天的计算机视觉模型，为微生物学和显微镜研究带来了速度、准确性和可扩展性。
接下来，让我们回顾一下分割算法的发展历程，从基本的阈值法到最先进的深度学习模型和混合管道。
在计算机视觉技术发展之前，细胞分割依赖于传统的图像处理技术。这些方法依赖于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。计算机视觉模型可以直接从数据中学习模式，而图像处理则不同，它依赖于在所有图像中以相同方式应用的固定算法。
最早的方法之一是阈值法，这种方法通过比较像素亮度水平将细胞从背景中分离出来。这种方法在细胞与周围环境对比强烈的情况下效果很好。
为了完善结果，可使用扩张（扩大形状）和侵蚀（缩小形状）等形态学操作来平滑边缘、去除噪音或缩小细小间隙。对于接触或重叠的单元格，一种名为 "分水岭分割 "的技术可通过在单元格交汇处绘制边界，将它们分割开来。
虽然这些技术在处理重叠细胞或嘈杂图像等复杂情况时很吃力，但对于较简单的应用仍然有用，是细胞分割历史的重要组成部分。然而，这些技术的局限性将这一领域推向了基于深度学习的模型，这些模型能为更具挑战性的图像提供更高的准确性。
随着图像处理技术达到极限，细胞分割转向基于学习的方法。与基于规则的方法不同，深度学习模型可直接从数据中识别模式，使其更能适应重叠的细胞、多变的形状和不同的成像模式。
卷积神经网络（CNN）是一类广泛应用于计算机视觉领域的深度学习架构。它们分层处理图像：早期层检测边缘和纹理等简单特征，深层则捕捉更复杂的形状和结构。这种分层方法使得 CNN 在许多视觉任务中都非常有效，从通过模式识别识别日常物体到分析生物医学图像，不一而足。
YOLO11 等模型就是基于这些深度学习原理构建的。它们利用实时对象检测和实例分割技术扩展了基于 CNN 的架构，从而可以快速定位细胞并勾勒出它们的边界。
混合管道通过结合多种方法的优势来改进细胞分割。这些方法可以包括经典图像处理和深度学习模型，甚至是基于深度学习的不同模型协同工作。
例如，一种方法可能会增强或预处理显微镜图像，以减少噪音和锐化边界，而另一种模型则用于检测和分割细胞。通过这种分工方式，混合方法可以提高准确性，更有效地处理复杂图像，使大规模研究更加可靠。
计算机视觉驱动的细胞分割中需要考虑的另一个关键因素是图像数据。计算机视觉模型在很大程度上依赖于大型、高质量的数据集来学习如何准确识别和分离细胞。
这些数据集通常由配有注释的显微镜图像组成。与原始图像同样重要的是，数据注释或标签在创建有效数据集的过程中起着至关重要的作用，因为它能告诉模型关键信息。
例如，如果我们想训练像 YOLO11 这样的模型从显微镜图像中分割癌细胞，就需要有标签的示例来显示每个细胞的开始和结束位置。这些标签可以作为指导，教会模型如何识别细胞形态和边界。注释可以手工绘制，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。对于物体检测，每个单元格周围都会绘制边界框。对于分割来说，标签更像是详细的遮罩，能准确描绘出每个单元格的轮廓。选择正确的标注类型和训练数据有助于模型学习工作所需的内容。
一般来说，建立计算机视觉数据集是很困难的，尤其是在没有现成图像集或该领域非常独特和专业的情况下。但在细胞研究领域，技术上的困难使得数据收集和注释变得更加复杂。
根据细胞成像方法的不同，显微镜图像的外观也会大相径庭。例如，荧光显微镜使用染料使细胞的某些部分发光。这些荧光图像可以突出显示原本难以看到的细节。
注释是另一大挑战。手工标记数千个细胞的速度很慢，而且需要专业领域的知识。细胞经常会重叠、改变形状或看起来模糊不清，因此很容易出错。半自动化工具可以加快这一过程，但通常需要人工监督以确保质量。
为了减轻工作量，研究人员有时会使用更简单的注释，如兴趣位置标记，指示细胞的位置，而不是绘制完整的轮廓。虽然不那么精确，但这些标记仍能为训练提供重要指导。
除此之外，生物学数据共享还增加了更多的复杂性。隐私问题、病人同意以及实验室之间成像设备的差异，都会增加建立一致、高质量数据集的难度。
尽管存在这些障碍，开源数据集还是带来了巨大的变化。通过 GitHub 等平台共享的公共数据集提供了成千上万张标签图像，涵盖多种细胞类型和成像方法，有助于模型更好地推广到现实世界中的应用场景。
既然我们已经对利用计算机视觉分割细胞所使用的数据和方法有了更好的了解，让我们来看看细胞分割和计算机视觉在现实世界中的一些应用。
单细胞分析或研究单个细胞而不是整个组织样本，有助于科学家看到在更广泛的层面上经常被忽略的细节。这种方法被广泛应用于细胞生物学、药物发现和诊断领域，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，组织样本通常包含癌细胞、免疫细胞和支持（基质）细胞的混合体。只看组织整体可能会掩盖重要的差异，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。
单细胞分析使研究人员能够分离这些细胞类型并对其进行单独研究，这对了解治疗反应和疾病进展至关重要。像 YOLO11 这样支持实例分割的模型，即使在拥挤或重叠的图像中，也能检测到每个细胞并勾勒出其准确形状。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、一致地分析成千上万的细胞。
细胞以不同的方式分裂、移动并对周围环境做出反应。分析活细胞随时间的变化有助于科学家了解它们在健康和疾病中的表现。
利用相衬或高分辨率显微镜等工具，研究人员可以跟踪这些变化，而无需添加染料或标签。这样可以保持细胞的自然状态，使结果更加可靠。
随着时间的推移追踪细胞还有助于捕捉可能被忽略的细节。一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做出强烈反应。记录下这些微妙的差异，就能更清楚地了解细胞在真实条件下的行为。
Ultralytics YOLOv8等计算机视觉模型使这一过程更快、更一致。通过检测和跟踪图像序列中的单个细胞，YOLOv8 可以自动监测细胞的移动、分裂和相互作用，即使细胞重叠或形状发生变化时也是如此。
用于全细胞分割的计算机视觉模型（如 YOLO11）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，可以产生更大的影响。这些方法结合在一起，使研究工作不再局限于绘制细胞边界，而是深入了解这些边界的含义。
科学家们可以研究细胞如何相互作用、组织结构如何在疾病中发生变化，以及细胞形状的微小变化与分子活动之间的联系，而不是仅仅确定细胞的位置。
考虑一下肿瘤样本：通过将癌细胞的大小、形状或位置与它们的分子特征联系起来，研究人员可以找到与基因突变、基因表达或异常蛋白质活动的相关性。这将静态图像转化为实用的洞察力，有助于追踪肿瘤中的基因活动、实时绘制蛋白质行为图谱，以及建立连接结构与功能的参考图谱。
以下是使用计算机视觉进行细胞分割的一些主要优势：
虽然计算机视觉为细胞分割带来了很多好处，但它也有一些局限性。以下是几个需要注意的因素：
下一代细胞分割技术可能将由兼具速度、准确性和可扩展性的计算机视觉模型来定义。U-Net 等模型极具影响力，但对计算要求很高。随着计算机视觉技术的进步，研究人员正朝着既能提供高精度又能提供实时性能的模型方向发展。
例如，Ultralytics YOLOv8 等最先进的模型可以比传统方法更快地分割显微图像，同时还能生成清晰准确的边界。
在最近的一项透射电子显微镜（TEM）研究中，性能指标显示 YOLOv8 的运行速度是 U-Net 的 43 倍。这样的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的扩大，这一点变得越来越重要。
这些改进已经付诸实践。Theia Scientific 的 Theiascope™等平台将 Ultralytics YOLO 模型与透射电子显微镜 (TEM) 集成在一起，从而能够对纳米级结构进行一致的大规模分割。该平台使用 Ultralytics YOLO 模型进行实时检测和分割，在捕获 TEM 图像时自动识别图像中的结构，并将其转换为可靠、可随时分析的数据。
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。通过它，科学家们可以观察单个细胞，跟踪疾病进展，监测治疗对细胞行为的影响。像 YOLO11 这样的视觉人工智能模型使这一过程更快、更精确。通过轻松处理大型复杂图像，它们确保了实验的可重复性和可扩展性。
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