探索计算机视觉在微生物学中的应用

观察是微生物学的重要组成部分，研究人员会在显微镜下分析细胞、跟踪细菌菌落并监测微生物生长。这类观察任务对于研究和诊断都至关重要。

得益于数字成像和自动化领域的最新创新，实验室如今生成的视觉数据比以往任何时候都多。例如，高分辨率显微镜轻松就能为单项研究拍摄数千张图像。每张图像都包含细微而重要的细节。

然而，逐张检查这些图像可能既缓慢又缺乏一致性。数据量的增长催生了对更快速、更可靠的图像分析方法的需求。

计算机视觉是有助于自动化这一流程的关键技术之一，它能让计算机解读和分析图像或视频中的视觉信息。具体来说，像 Ultralytics YOLO11 这样的视觉 AI 模型正被用于支持微生物学研究，例如对细胞分类、计数细菌菌落以及跟踪微生物生长。

本文将探讨计算机视觉如何提升微生物学实验室的工作流程，并帮助科学家更高效、更稳定地开展工作。

计算机视觉在微生物学中的作用#

目标检测和图像分类等计算机视觉任务由 Ultralytics YOLO11 等模型提供支持，可用于检测模式、突出重要特征，并自动完成原本会耗费大量时间和精力的重复性实验室任务。在深入探讨具体应用之前，我们先来详细了解计算机视觉在微生物学中的应用方式。

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图像任务之一。实验室通常会使用染色图像来帮助识别细胞类型、检测感染迹象，并在显微镜下突出显示特定细胞特征。人工审核耗时，而且难以扩展。许多实验室如今正使用计算机视觉自动检测、分割和分类细胞，以解决这一问题。

例如，在苏格兰的 Monklands 大学医院，一项试点计划利用计算机视觉改进宫颈癌筛查。研究人员将人乳头瘤病毒 (HPV) 检测呈阳性的患者样本数字化，并使用视觉 AI 模型进行处理。该系统分析细胞结构，并标记出具有异常特征的细胞，供医学专家审核。

这帮助团队在工作流早期优先处理高风险样本。因此，玻片检查变得更快、更有针对性，而且团队无需改变样本的制备或提交方式，就能处理更多筛查任务。

图 1. 利用计算机视觉进行细胞分类，可以提升 AI 辅助宫颈筛查效果。

菌落计数自动化与生长分析#

菌落计数是一种用于测量微生物生长情况并评估样本对治疗反应的实验室技术。这项技术广泛用于疫苗开发、临床检测和食品安全领域。手动计数可能很复杂，尤其是在菌落重叠或培养皿容量增加时。

为简化这一流程，可以使用实例分割等计算机视觉任务勾勒菌落边界、测量菌落大小，并根据菌落的形状和分布逐个计数，即使菌落重叠也能处理。这样可以加快检查流程，并提高不同批次之间的一致性。

例如，一家国际知名的疫苗研究机构正在使用 ProtoCOL 3，这是一款由计算机视觉驱动的先进菌落计数器。该系统会扫描多孔板，并分析抗体暴露后存活的菌落。借助这项自动化技术，该机构每天的分析量从 16 块培养板提高到了 300 多块。

图 2. ProtoCOL 3 一览——菌落计数自动化的一个示例（来源：labbulletin.com）。

利用 AI 增强显微镜图像#

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、边界模糊和视觉噪声，显微镜图像往往难以分析。

这正是实验室转而使用计算机视觉工具的原因：这些工具会先通过图像分割和降噪等技术提升图像清晰度，再处理菌落计数或细胞分类等任务。

此外，AI 驱动的图像增强正用于提升低分辨率图像的清晰度，这些图像呈现的是线粒体和脑组织等微小细胞结构。这样一来，科学家就能实时分析重要细节，加快研究进程并提高诊断准确率。

图 3. 癌细胞中的线粒体网络：左侧为低分辨率图像，右侧为 AI 增强后的图像。

计算机视觉在微生物学中的实际应用#

现在我们已经讨论了计算机视觉在微生物学中的应用，接下来看看一些实际应用案例。

计算机视觉助力药物研究#

我们身体不适时服用的任何药物，哪怕只是简单的感冒药，背后都凝聚着大量投入。药物研究是发现和开发治疗疾病的新药的过程，其中一个关键环节是测试化合物对微生物细胞的影响。科学家通常会在培养皿中培养细菌，观察药物能否抑制微生物生长。

如今，我们看到 Ultralytics YOLO11 等计算机视觉模型正通过目标检测加快对培养皿的分析。YOLO11 可以检测并计数细胞，进而利用这些结果跟踪细胞对治疗的反应，例如细胞的生长或减少，从而让研究流程更快、更高效。

图 4. 使用 YOLO11 检测细胞的示例。

视觉驱动的临床诊断#

药物研究关注新药的发现和测试，而诊断实验室则侧重于分析血液等生物样本，以检测感染或疾病迹象。诊断实验室旨在提供准确、及时的信息，帮助诊断病症、监测疾病进展并指导治疗决策。

虽然这些分析得出的核心信息可能有所不同，但分析过程本身十分相似，因此计算机视觉在这一领域也能发挥重要作用。例如，在血液分析中，计算机视觉可以自动对红细胞、白细胞和血小板等血细胞进行分类。

通过应用图像分类和目标检测，在 BCCD 等数据集上训练的视觉 AI 模型可以准确检测和分类这些细胞，简化审核流程，并帮助研究人员或临床医生专注于需要立即关注的区域。

图 5. 使用计算机视觉检测血细胞。

计算机视觉在微生物学中的优缺点#

计算机视觉能帮助微生物实验室简化基于图像的任务，提高效率和一致性。它可以加快分析速度、减少人工劳动，并提升各项流程的可重复性。以下是计算机视觉在微生物学中的其他一些主要优势：

• 成本效益：自动化图像分析可以减少对额外人员的需求，从而降低人力成本并提高生产效率。
• 减少人工错误：模型会对每张图像应用相同的规则，因此可以减少视觉误差和观察结果不一致的情况。
• 支持远程和实时使用：你可以在不同地点处理和查看图像。这有助于研究人员协作或实时监控数据。
• 可扩展性：随着数据量增加，计算机视觉系统可以轻松扩展，以处理更大的数据集，而无需按比例增加人力或资源。

尽管有这些优势，仍有一些局限需要考虑。要充分发挥视觉 AI 工具的作用，妥善规划、提供支持并做好配置至关重要。以下是需要注意的几个主要挑战：

• 初始成本和配置：开始使用 AI 工具需要在硬件、软件和培训方面投入大量资金，这可能会成为一些实验室的障碍。
• 数据隐私和安全：处理敏感数据，尤其是在医疗保健或临床研究领域，需要采取强有力的安全措施，确保符合隐私法规。
• 与现有系统集成：如果新工具需要与现有的实验室管理系统或工作流程集成，实施 AI 解决方案可能会很有挑战。
• 持续维护和更新：AI 模型需要持续监控、更新和微调才能保持有效，这可能会消耗大量资源。

微生物学中视觉 AI 的未来发展#

微生物学计算机视觉正朝着更易训练、也更适合在真实实验室环境中使用的工具发展。研究人员正专注于开发启动所需数据更少、实验室条件变化时适应速度更快的模型。

一个显著的进展领域是移动显微镜。AI 模型如今正集成到可在传统实验室环境之外运行的小型设备中。这些系统会拍摄显微镜图像并在现场进行分析，因此非常适合在基础设施有限的偏远地区使用。

图 6. 使用基于智能手机的显微镜进行细胞成像（来源：journals.plos.org）。

要点#

随着数字成像在微生物学研究中日益重要，对更快速、更一致分析的需求也在不断增长。计算机视觉通过快速、准确地处理细胞分类、菌落计数和分割等核心任务，帮助满足这一需求。

许多实验室已经从人工审核转向 AI 辅助系统。对于样本量大或时间紧迫的实验室，计算机视觉正迅速成为一种实用方案。许多此类工具可以集成到现有工作流程中，让实验室无需大幅改动即可采用。

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