深度学习如何赋能细胞图像分析

细胞是生命的基本结构和功能单位，具有不同的大小、形状和密度。有许多不同的生理和病理因素会影响这些参数。因此，研究细胞的特性对于生物医学和药物研究极为重要。

传统上，研究人员通过显微镜直接观察细胞样本，以研究细胞的形态变化。近年来，随着计算机科学和人工智能的发展，深度学习现在可以与细胞分析方法相结合。这可以取代研究人员在显微镜下的直接观察和人工解读图像，提高研究的效率和准确性。

越来越多的基于深度学习的算法被开发出来以增强细胞图像分析能力，主要用于解决三个关键任务：

分割。为了识别有意义的对象或特征，使用深度学习将图像分成几个部分。细胞分割是对细胞图像进行识别、计数、跟踪和形态学分析的基本前提;

追踪。也就是说，在对细胞图像进行分割之后，监测整个光谱的细胞行为。活细胞含有大量关于生命机体的信息，细胞的动态特性，尤其是形态学变化，可以反映机体在免疫反应、伤口愈合、癌细胞扩散和转移等病理生理过程中的健康状况。转移等

分类。基于提取参数的细胞形态特征分类通常作为表型筛选和细胞分析的下游分析任务。

针对以上三个关键任务，发表在《智能计算》杂志上的一篇评论文章深入探讨了深度学习技术的进展。

“与传统的计算机视觉技术相比，深度神经网络(DNN)可以通过从大规模数据集中学习，自动生成比手工制作的表示更有效的表示。在细胞图像中，基于深度学习的方法在细胞分割方面也显示出可喜的结果和跟踪，”作者说。“这些成功的应用证明了DNN提取高级特征的能力，并揭示了使用深度学习揭示细胞表型背后更复杂的生命规律的潜在能力。”

此外，作者还讨论了深度学习方法在细胞图像处理中的挑战和机遇。作者表示，“深度学习展示了令人难以置信的细胞图像分析能力。然而，深度学习算法在学术研究和实际应用中仍然存在显着的性能差距。”目前在数据量、数据质量和数据置信度三个方面存在挑战和机遇：

使用小而昂贵的数据集进行深度学习。构建大规模细胞图像数据集是一项艰巨的任务。这是因为细胞图像需要知识渊博的生物学专家逐幅分配标签。细胞图像数据集的规模通常受到注释难度的限制。

带有嘈杂和不平衡标签的深度学习。细胞图像数据集的注释质量高度依赖于人类的专业技能，导致标签噪声和标签不平衡。标签噪声是通过为训练图像分配不正确或不完整的标签而引入的。标签不平衡是由注释偏好引起的，其中不同类别的标记图像数量非常不平衡。

不确定性感知细胞图像分析。不确定性感知学习对于生物场景中的深度学习应用至关重要。如果没有反映分类结果置信度的机制，普通神经网络是不可能检测新表型的。

科学家们正在使用深度学习探索新技术来改进细胞图像分析。未来将会提出更多有效的解决方案，深度学习与生物医学研究将更加紧密地结合。