Theia Scientific 利用Ultralytics YOLO 模型重新定义显微镜数据分析

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，一旦获取了这些图像，对其进行分析就会变得缓慢而复杂，通常需要大量的人工和领域专业知识。为了改进这一过程，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，可自动进行图像检测、分割和定量测量，从而使显微镜检查更快、更高效、更可重复。

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detect、segment和测量电子显微镜图像中的特征。该平台依靠视觉人工智能（Vision AI）而不是人工标注和追踪，可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。

对于旨在研究微结构演变或track 随时间发生的变化的研究人员来说，这些问题可能会延缓研究进度。Theia Scientific 意识到这些问题需要一个更加自动化和可靠的解决方案。

利用Ultralytics YOLO 模型改进显微镜工作流程

在探索了各种显微镜数据自动分析方法之后，Theia Scientific 发现Ultralytics YOLO 模型具有实时显微镜图像分析所需的速度、准确性和灵活性，能够在实验进行时在显微镜下立即得出定量结果。Ultralytics YOLO 型号包括 Ultralytics YOLO11和Ultralytics YOLOv8 等模型支持对象检测（识别和定位图像中的单个特征）和实例分割（在像素级勾勒出每个特征）等计算机视觉任务。这些任务使得在 TEM 图像中直接detect 纳米级结构（如晶粒和边界）成为可能。

​

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、涂层和能源设备所用材料特性的晶粒结构。精确的晶粒尺寸分布对于了解这些薄膜在实验过程中如何演变至关重要。 

Ultralytics YOLO 模型之所以能在这些应用案例中发挥如此大的作用，其中一个重要原因就是它们能够在大型数据集中进行插值。研究人员不需要对实验中的每一帧图像都进行标注，而只需对一小部分图像进行标注，训练YOLO 模型，然后让它可靠地分析成千上万帧图像。这样，只需极少的人工输入，就能在延时 TEM 实验中track 晶粒生长和边界变化。

为什么选择Ultralytics YOLO 模型？

在前面讨论的多晶薄膜研究中、 Ultralytics YOLOv8比 U-Net（一种常用于科学图像分析的模型）快 43 倍。这样的速度使YOLO 适用于显微镜下的实时分析。 

U-Net 虽然准确，但速度较慢，而YOLO 则兼具速度和准确性，可将粒度测量结果与地面实况的匹配度控制在 3% 以内。它的设计也使其更加灵活，可以轻松处理不同的尺度和训练设置。对于研究人员来说，这意味着在不牺牲可靠性的情况下获得更快的结果，是加速显微镜工作流程的理想选择。

​

利用YOLO减少显微镜偏差并提高一致性

通过 Theiascope™ 平台，Theia Scientific 展示的Ultralytics YOLO 模型可以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。该平台的设计与显微镜无关，这意味着YOLO 模型可用于分析从不同仪器收集的图像，而无需定制管道。这种灵活性确保工作流程在不同的实验、操作人员和环境中保持一致。

可重复性是另一项关键成果。科学研究往往需要在多年后重新审视和验证结果。Theiascope™ 中集成了各种YOLO 模型，研究人员可以重新运行旧模型，例如 Ultralytics YOLOv5在存档数据集上重新运行旧模型（如Ultralytics YOLO11），获得一致的输出结果，然后直接与较新模型（如Ultralytics YOLO11）的结果进行比较。这样，即使人工智能方法不断发展，也能直接验证研究结果。

​

此外，Ultralytics YOLO 模型为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可在人工分析几张 TEM 图像所需的时间内分析数千张图像。这样，研究人员就能在整个实验过程中跟踪晶粒生长等动态过程，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 模型视为未来显微镜技术的基础。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不同尺度和实验条件下的精确度。 

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。

有兴趣简化贵公司的工作流程吗？查看我们的 GitHub 存储库，了解有关 Vision AI 的更多信息。探索YOLO 模型如何推动医疗保健领域的人工智能和零售业的计算机视觉等领域的创新。要亲身体验YOLO，请了解我们的许可选项如何支持您的愿景。