探索计算机视觉在微生物学中的应用

利用计算机视觉进行细胞分类

细胞分类是微生物学中最关键的基于图像的任务之一。实验室通常使用染色图像来帮助识别细胞类型、检测感染迹象，并在显微镜下突出特定的细胞特征。人工审核耗时长，而且难以扩展。现在，许多实验室都在使用计算机视觉来自动检测、分割和分类细胞，以解决这一问题。

例如，在苏格兰蒙克兰大学医院，一项试点计划利用计算机视觉来改进宫颈癌筛查。对人类乳头瘤病毒（HPV）检测呈阳性的患者样本进行数字化处理，并使用视觉人工智能模型进行处理。该系统分析了细胞结构，并标记了任何具有异常特征的细胞，供医学专家审查。

这有助于团队在工作流程中更早地确定高风险样本的优先级。因此，幻灯片审查变得更快、更有针对性，他们能够在不改变样本准备或提交方式的情况下处理更多的筛查。

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菌落计数自动化和生长分析

菌落计数是一种实验室技术，用于测量微生物生长情况和评估样本对处理的反应。它广泛应用于疫苗研发、临床测试和食品安全。人工计数过程可能比较复杂，尤其是菌落重叠或平板体积增大时。

为了简化这一过程，可以使用计算机视觉任务（如实例分割）来勾勒菌落边界、测量其大小，并根据其形状和分布来计算每个菌落，即使在重叠的情况下也是如此。这将使批次间的审查过程更快、更一致。

例如，一家国际知名的疫苗研究机构正在使用ProtoCOL 3，这是一种由计算机视觉驱动的先进菌落计数器。该系统扫描多孔板，分析抗体暴露后存活的菌落。有了这一自动化系统，该机构的产量从每天分析 16 个板增加到 300 多个板。

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利用人工智能增强显微图像

微生物学家经常使用显微镜观察微生物细胞的结构和行为。然而，由于细胞重叠、边界模糊和视觉噪音等原因，显微镜图像往往难以分析。 

这正是实验室转向计算机视觉工具的原因所在，这些工具通过应用图像分割和降噪等技术来提高图像的清晰度，然后再对图像进行处理，以完成菌落计数或细胞分类等任务。

除此之外，人工智能驱动的图像增强技术还被用于提高线粒体和脑组织等小细胞结构的低分辨率图像的清晰度。这样，科学家就可以实时分析重要细节，加快研究速度，提高诊断准确性。

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利用计算机视觉开展制药研究

我们身体不舒服时服用的任何药物，即使是简单的感冒药，背后都有巨大的努力。药物研究是发现和开发治疗疾病的新药的过程，其中一个关键部分是测试化合物如何影响微生物细胞。科学家经常在培养板上培养细菌，以观察药物是否能阻止微生物生长。

我们现在看到像YOLO11 这样的计算机视觉模型被用于通过物体检测来加速培养板的分析。YOLO11 可以检测和计数细胞，而这些洞察力反过来又可用于跟踪细胞的生长或缩小对治疗的反应，从而使研究过程更快、更高效。

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视觉驱动的临床诊断

制药研究涉及发现和测试新药，而诊断实验室则侧重于分析血液等生物样本，以检测感染或疾病的迹象。诊断实验室的目的是提供准确、及时的信息，帮助诊断病情、监测疾病进展和指导治疗决策。

尽管这些分析的核心见解可能有所不同，但研究本身却十分相似，这也是计算机视觉在这一领域发挥重要作用的原因。例如，在血液分析中，计算机视觉可用于自动对红细胞、白细胞和血小板等血细胞进行分类。 

通过应用图像分类和物体检测，视觉人工智能模型可以准确地检测到这些细胞并对其进行分类，从而简化审查流程，帮助研究人员或临床医生专注于需要立即关注的领域。

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