细胞分割：它是什么以及视觉 AI 如何增强它

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：清晰地观察细胞。科学家们依靠清晰的图像来追踪细胞行为、评估药物并探索新的疗法。 

单个显微镜图像可能包含数千个重叠的细胞，使得边界难以看清。细胞分割旨在通过清晰地分离每个细胞以进行精确分析来解决这个问题。

但细胞分割并不总是那么简单。一项研究可能会产生数千张详细的显微镜图像，数量太多，无法手动审查。随着数据集的增长，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，这是一种使机器能够解释和分析视觉信息的人工智能分支。例如，支持实例分割的 Ultralytics YOLO11 等模型可以经过训练来分离细胞，甚至检测亚细胞结构。这使得能够在几秒钟内进行精确分析，而不是几小时，从而帮助研究人员有效地扩展他们的研究。

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它以及它在现实世界中的应用。让我们开始吧！

使用计算机视觉进行细胞分割概览 

传统上，科学家们通过手工分割细胞，在显微镜图像中追踪它们。这种方法适用于小型项目，但速度慢、不一致且容易出错。在单个图像中有数千个重叠的细胞时，手动追踪很快就会变得难以承受，成为主要的瓶颈。

计算机视觉提供了一种更快、更可靠的选择。它是人工智能的一个分支，由深度学习驱动，机器可以从大量的图像集中学习模式。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，像 Ultralytics YOLO11 这样的 视觉 AI 模型 支持诸如目标检测和实例分割之类的任务，并且可以在自定义数据集上进行训练以分析细胞。目标检测可以查找和标记图像中的每个细胞，即使许多细胞一起出现也是如此。 

实例分割更进一步，通过在每个细胞周围绘制精确的边界，捕捉它们的精确形状。将这些视觉 AI 功能集成到细胞分割流程中，研究人员可以自动执行复杂的工作流程，并高效地处理高分辨率显微图像。

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的图像，但随着数据集越来越大且细胞变得越来越难以区分，这些技术就显得力不从心。 

为了克服这些限制，开发了更先进的方法，从而产生了当今的计算机视觉模型，这些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，让我们了解一下分割算法是如何演变的，从基本的阈值处理方法到前沿的深度学习模型和混合流程。

使用阈值法和形态学方法分割细胞

在计算机视觉技术进步之前，细胞分割依赖于传统的图像处理技术。这些方法依赖于手动定义的规则和操作，例如检测边缘、将前景与背景分离或平滑形状。与可以直接从数据中学习模式的计算机视觉模型不同，图像处理依赖于应用于所有图像的固定算法。

最早的方法之一是阈值分割，这是一种通过比较像素亮度级别将细胞与背景分离的方法。当细胞与其周围环境之间存在强烈对比时，此方法效果良好。 

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为了优化结果，使用诸如膨胀（扩大形状）和腐蚀（缩小形状）之类的形态学操作来平滑边缘、去除噪声或闭合小间隙。对于接触或重叠的细胞，一种称为分水岭分割的技术通过在细胞相遇的地方绘制边界来帮助将它们分开。

虽然这些技术在重叠细胞或噪声图像等复杂情况下表现不佳，但它们仍然适用于更简单的应用，并且是细胞分割历史的重要组成部分。然而，它们的局限性推动该领域转向基于深度学习的模型，这些模型为更具挑战性的图像提供了更高的准确性。

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，使其更适应重叠的细胞、可变的形状和不同的成像方式。 

卷积神经网络 (CNN) 是一类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：早期的层检测简单的特征（如边缘和纹理），而更深的层捕获更复杂的形状和结构。这种分层方法使 CNN 能够有效地执行许多视觉任务，从通过模式识别识别日常物体到分析生物医学图像。

像 YOLO11 这样的模型建立在这些深度学习原则之上。它们通过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。 

混合流程增强细胞分割

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的图像处理和深度学习模型，甚至可以包括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，而另一种模型用于检测和分割细胞。通过以这种方式拆分任务，混合方法可以提高准确性，更有效地处理复杂图像，并使大规模研究更可靠。

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细胞分割中数据集的重要性

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于大型、高质量的数据集来学习如何准确地识别和分离细胞。 

这些数据集通常由显微镜图像和配对的标注组成。与原始图像同等重要的是，数据标注或标记在创建有效数据集中起着至关重要的作用，因为它告诉模型关键信息。 

例如，如果我们想训练像 YOLO11 这样的模型来分割显微镜图像中的癌细胞，我们需要标记的示例，这些示例显示每个细胞的开始和结束位置。这些标签充当指南，教导模型如何识别细胞形态和边界。注释可以手动绘制或使用半自动化工具创建，以节省时间。

标注的类型也取决于任务。对于目标检测，需要在每个单元格周围绘制边界框。对于实例分割，标签更像是详细的掩码，可以追踪每个单元格的精确轮廓。选择正确的标注和训练数据类型有助于模型学习完成工作所需的知识。

与细胞分割相关的数据的复杂性

一般来说，构建计算机视觉数据集可能很困难，尤其是在没有现有图像集合或该领域非常独特和专业化时。但在细胞研究领域，存在一些技术难题，使得数据收集和注释更加复杂。

显微镜图像的外观会因细胞成像方法的不同而差异很大。例如，荧光显微镜使用染料使细胞的某些部分发光。这些荧光图像突出了其他方法难以看到的细节。 

标注是另一大挑战。手动标记数千个细胞既慢又需要领域专业知识。细胞经常重叠、改变形状或显得模糊，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标注，例如指示细胞位置的感兴趣位置标记，而不是绘制完整的轮廓。虽然精度较低，但这些标记仍然为训练提供了重要的指导。

除此之外，生物学中的数据共享增加了进一步的复杂性。隐私问题、患者同意以及实验室之间成像设备的不同会使构建一致、高质量的数据集变得更加困难。

尽管存在这些障碍，开源数据集已经产生了很大的影响。通过GitHub等平台共享的公共数据集提供了数千张跨多种细胞类型和成像方法的标记图像，有助于模型更好地泛化到真实场景。

细胞分割模型的应用

现在我们对使用计算机视觉分割细胞的数据和方法有了更好的了解，接下来让我们看看细胞分割和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。这种方法广泛应用于细胞生物学、药物发现和诊断学，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、免疫细胞和支持细胞（基质细胞）的混合物。如果只观察整个组织，可能会掩盖重要的差异，例如免疫细胞如何与肿瘤相互作用，或者血管附近的癌细胞如何表现。 

单细胞分析允许研究人员分离这些细胞类型并单独研究它们，这对于理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可以检测每个细胞并勾勒出其确切形状，即使在拥挤或重叠的图像中也是如此。通过将复杂的显微镜图像转换为结构化数据，YOLO11 使研究人员能够快速且一致地分析数千个细胞。

使用 YOLO 进行细胞追踪和实时成像

细胞以不同的方式分裂、移动并对其周围环境做出反应。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行为方式。 

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追踪这些变化。这保持了细胞的自然状态，并使结果更可靠。

随着时间的推移跟踪细胞也有助于捕捉可能被遗漏的细节。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，或者对刺激产生强烈反应。记录这些细微的差异可以更清楚地了解细胞在真实条件下的行为。

诸如 Ultralytics YOLOv8 等计算机视觉模型使此过程更快、更一致。通过检测和跟踪图像序列中的单个细胞，YOLOv8 可以自动监控细胞的运动、分裂和相互作用，即使细胞重叠或改变形状也是如此。 

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将视觉 AI 与生物信息学和多组学整合 

像 YOLO11 这样的计算机视觉模型用于全细胞分割，当与生物信息学（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）相结合时，可以产生更大的影响。这些方法共同推动研究超越绘制细胞边界，进而理解这些边界的意义。 

科学家们不再仅仅识别细胞的位置，而是可以研究它们如何相互作用、疾病中组织结构如何变化，以及细胞形状的微小变化如何与分子活动相关联。

考虑一个肿瘤样本：通过将癌细胞的大小、形状或位置与其分子特征联系起来，研究人员可以发现与基因突变、基因表达或异常蛋白质活性的相关性。这可以将静态图像转化为实际的见解，帮助跟踪肿瘤中的基因活动，实时绘制蛋白质行为，并构建将结构与功能联系起来的参考图谱。

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好处：

• 高通量筛选： 自动化分割可以高效地处理数百万个细胞，从而加速大规模药物发现和测试。
• 空间组织洞察： 它显示了细胞如何在组织内排列，从而提供关于肿瘤环境或组织如何发育的关键线索。
• 定量数据生成： 除了来自细胞图像的视觉见解外，分割还提供可测量的信息，例如细胞计数、面积和强度水平，从而可以在实验之间进行可靠的比较。

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好处，但它也有一些局限性。以下是一些需要记住的因素：

• 数据隐私: 共享用于模型训练的带注释的细胞数据集可能会引起伦理和监管方面的担忧，尤其是在患者信息与图像相关联时。
  
• 硬件和计算需求： 高分辨率生物图像分析需要强大的 GPU 和存储。云计算和优化的算法正在帮助使这更容易实现。
  
• 模型泛化能力：在某个实验室的显微镜或染色协议上训练的模型可能在其他地方表现不佳。使用多样化的多实验室数据集进行训练可以提高鲁棒性。

细胞分割的未来

下一代细胞分割很可能由结合了速度、准确性和可扩展性的计算机视觉模型来定义。诸如 U-Net 之类的模型具有很高的影响力，但它们在计算上可能要求很高。随着计算机视觉的进步，研究人员正在转向提供高精度和实时性能的模型。

例如，像 Ultralytics YOLOv8 这样的先进模型，能够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。 

在最近的透射电子显微镜 (TEM) 研究中，性能指标表明 YOLOv8 的运行速度比 U-Net 快 43 倍。这种性能使得实时分析大型数据集成为可能，这在成像研究规模不断增长的情况下变得越来越重要。

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这些改进已经投入实践。诸如 Theia Scientific 的 Theiascope™ 等平台将 Ultralytics YOLO 模型与透射电子显微镜 (TEM) 集成，从而能够以一致且大规模的方式分割纳米级结构。该平台使用 Ultralytics YOLO 模型进行实时检测和分割，在捕获 TEM 图像时自动识别结构，并将其转换为可靠的、可供分析的数据。

主要要点

细胞分割在现代显微镜和生物医学研究中起着关键作用。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。像 YOLO11 这样的视觉 AI 模型使这个过程更快、更精确。通过轻松处理大型复杂图像，它们确保实验具有可重复性和可扩展性。 

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