Theia Scientific 通过 Ultralytics YOLO 模型重新定义了显微镜数据分析

材料科学和纳米技术等领域的科学研究通常依赖于带电粒子、扫描探针和光学显微镜来探索肉眼无法看到的结构。例如，透射电子显微镜 (TEM) 是一种关键工具，能够捕获纳米和原子尺度的精细细节。

遗憾的是，一旦获得这些图像，分析它们可能既缓慢又复杂，通常需要大量的人工工作和领域专业知识。为了增强这一过程，Theia Scientific 开发了 Theiascope™ 平台，这是一个实时显微镜图像分析系统，它集成了 Ultralytics YOLO 模型 以自动执行图像检测、分割和定量测量，从而使显微镜检查更快、更高效且更具可重复性。

探索视觉 AI 在科学成像中的作用

Theia Scientific 由 Kevin 和 Christopher Field 兄弟创立，致力于开发先进的软件工具，以加速显微镜研究。凭借在材料科学、工业自动化、电子和软件工程方面的专业知识，他们专注于减少科学家、工程师和研究人员在分析复杂图像数据时面临的瓶颈。 

他们的旗舰产品 Theiascope™ 平台集成了 计算机视觉 技术，可以自动检测、分割和测量电子显微镜图像中的特征。通过依赖视觉 AI 而不是手动注释和追踪，该平台能够提供一致且可重复的结果。

为什么显微镜图像难以手动分析？

显微镜图像，尤其是通过透射电子显微镜（TEM）捕获的图像，非常详细但难以解读。每张图像都包含成百上千的精细特征和结构，例如晶粒和晶界，需要仔细识别、标注、追踪和/或测量，才能提取有意义的数据。传统上，这项工作都是手工完成的，速度慢且因人而异。两位研究人员可能会以不同的方式标注同一张图像，导致结果不一致和较大的误差范围。

当涉及大型数据集时，这个过程变得更加复杂。为了获得可靠的见解，通常需要分析数千张图像，使用手动方法可能需要数周甚至数月。最重要的是，对比度、噪声和重叠结构的变化使这个过程更加困难。

对于旨在研究微观结构演变或随时间跟踪变化的研究人员来说，这些问题会减慢研究速度。Theia Scientific 意识到这些问题需要一种更自动化和可靠的解决方案。

使用 Ultralytics YOLO 模型增强显微镜工作流程

Theia Scientific 在探索了各种自动化显微镜数据分析方法后发现，Ultralytics YOLO 模型提供了实时显微镜图像分析所需的速度、准确性和灵活性，从而可以在实验仍在进行中时在显微镜下获得即时定量结果。Ultralytics YOLO 模型（如 Ultralytics YOLO11 和 Ultralytics YOLOv8）支持计算机视觉任务，如对象检测（识别和定位图像中的各个特征）和实例分割（在像素级别勾勒出每个特征）。这些任务使得可以直接在 TEM 图像中检测纳米级结构，如晶粒和边界。

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例如，在最近一项关于多晶薄膜的研究中，Theiascope™ 和 Ultralytics YOLO 模型被用于识别和测量影响电子、涂层和能源设备中使用的材料的性能的晶粒结构。 准确的晶粒尺寸分布对于理解这些薄膜在实验过程中如何演变至关重要。 

Ultralytics YOLO 模型在这些用例中如此有效的一个关键原因是它们能够跨大型数据集进行插值。研究人员无需标记实验中的每一帧，只需标注一小部分图像，训练一个 YOLO 模型，然后就可以让它可靠地分析数千个额外的帧。这使得在最小的人工输入下，跟踪延时 TEM 实验中的晶粒生长和边界变化成为可能。

为何选择 Ultralytics YOLO 模型？

在前面讨论的关于多晶薄膜的研究中，发现Ultralytics YOLOv8比 U‑Net（一种常用于科学图像分析的模型）快 43 倍。这种速度使 YOLO 适用于实时显微镜分析。 

虽然 U‑Net 准确但速度较慢，但 YOLO 将速度与准确性相结合，使晶粒尺寸测量与实际值的匹配度在 3% 以内。 它的设计也使其更加灵活，可以轻松处理不同的比例和训练设置。 对于研究人员来说，这意味着在不牺牲可靠性的前提下更快地获得结果，这非常适合加速显微镜工作流程。

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利用 YOLO 减少显微镜检查中的偏差并提高一致性

通过 Theiascope™ 平台，Theia Scientific 展示了 Ultralytics YOLO 模型如何加速显微镜图像分析和 TEM 实验，同时支持可重复的长期研究。该平台被设计为与显微镜无关，这意味着 YOLO 模型可用于分析从不同仪器收集的图像，而无需定制的流程。这种灵活性确保了工作流程在不同的实验、操作员和环境中保持一致。

可重复性是另一个关键成果。科学研究通常需要多年后重新审视和验证结果。通过将各种 YOLO 模型集成到 Theiascope™ 中，研究人员可以重新运行较旧的模型（例如 Ultralytics YOLOv5）在存档的数据集上，并获得一致的输出，然后将它们与 Ultralytics YOLO11 等较新模型的结果直接进行比较。即使 AI 方法不断发展，这也能使验证发现变得简单。

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此外，Ultralytics YOLO 模型为该平台提供了处理大型数据集所需的可扩展性。它们的实时推理能力使数千张 TEM 图像能够在手动分析几张图像所需的时间内进行分析。这使研究人员能够跟踪整个实验中的动态过程（如晶粒生长），从而产生新的见解，并以尖端研究所需的规模和速度开启新的实验。

将先进的视觉 AI 集成到下一代研究工具中

Theia Scientific 将 Ultralytics YOLO 模型视为显微镜未来的基础。通过不断改进训练方法和校准方法，他们的目标是进一步提高跨尺度和实验条件的准确性。 

展望未来，Theia Scientific 计划扩展 Theiascope™ 以支持更复杂的原位实验和多模式数据集。 他们认为，视觉人工智能很可能成为下一代研究工作流程的标准组成部分，从而在科学领域实现更快的发现和更深入的见解。

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