人工智慧顯微鏡影像分析初學者指南

產品服務專線：04-27080265 / 台中
02-89924292 / 台北

提供您精確且專業的AI影像分析技術指南，幫助研究人員和工程師將更多精力投注於數據分析，而不是浪費時間在處理繁瑣的邊界標記工作上。

為何要將 AI 導入你的顯微鏡工作流程？

Why Bring AI into Your Microscope Workflow?

無論您的需求是識別細胞結構(Cellular Structures)、評估金屬材料的晶粒尺寸(Grain Size)還是檢查製造零件的品質，全都面臨著一個共同的挑戰：原始顯微鏡圖像很少能夠直接轉換為所需的表格數據。

傳統的影像處理(Image Processing)方法，例如，閾值(Thresholds)判斷、形態濾波器(Morphological Filters)和手繪輪廓(Hand-Drawn Outlines)等，在面對影像雜訊較多、對比度低、密集分布或形狀異常的分析目標時，軟體處理速度就會變慢。相比之下，深度學習模型(Deep Learning Models)能夠直接從代表性數據中，學習分析目標在視覺上的複雜性，並運用所「學習」的模式匹配能力，不做任何改變且持續穩定地處理成千上萬張影像。

AI影像分析技術帶來三大優勢：

速度 (Speed)：可在數秒內分割或分類數百張影像，省去手動描繪輪廓的繁瑣過程。
一致性 (Consistency)：凌晨 2 點的結果與下午 2 點的結果相同，模型不會疲勞或產生偏差。
敏感度 (Sensitivity)：能識別細微的外顯特徵(Phenotypes)或微弱的缺陷，而傳統的基於規則的濾波器(Rule-Based Filters)則容易忽略這些細節。

簡而言之，本指南將解釋 AI 的基本概念，幫助您判斷何時或者如何在自己的實驗室或生產線中採用 AI 影像分析技術。

圖 1. 透射式電子顯微鏡(Transmission Electron Microscope)所拍攝的數位影像使用 AI 深度學習(Deep Learning)進行影像分割(Image Segmentation)，最終影像分析(Image Analysis)結果標示出各種不同的細胞內結構，而傳統的灰階範圍選取方法則難以精確描繪這些結構。

關鍵術語

Key Terms You’ll See

在我們深入探討之前，讓我們先了解幾個關鍵詞定義，以確保本文內容清晰易懂。

關鍵詞 (Term)	工作定義 (Working Definition)
人工智慧 Artificial Intelligence (AI)	能夠模擬人類層級模式(Human-Level Pattern)進行識別(Recognition)或決策(Decision)過程的演算法。
機器學習 Machine Learning (ML)	屬於人工智慧技術的分支，模型(Models)在訓練過程中接觸到的大量數據與多樣性，這個概念與數據可見性(Data Visibility)或數據呈現(Data Presentation)密切相關，且影響模型的學習能力與泛化能力。其中模型(Models)會透過數據曝光(Data Exposure)來提升自動化性能。
深度學習 Deep Learning	機器學習堆疊許多神經層來捕捉複雜的影像結構。這個描述指的是深度學習模型，特別是深度神經網路，它使用多層神經網路來分析和理解影像中的細微結構。
神經網路 Neural Network	一種分層模型(Layered Model)，能從數據(如，視覺、文本、信號等)中學習特徵。這個描述是機器學習中的深度神經網路，它透過多層結構逐步抽取資訊中的重要特徵，廣泛應用於影像辨識、自然語言處理和訊號分析等領域。
卷積神經網路 Convolutional Neural Network (CNN)	一種神經網路(Neural Network)，其層使用卷積濾波器(Convolution Filters)，使其在影像處理方面特別有效。這類神經網路透過卷積運算提取影像中的關鍵特徵，使其在物件識別、醫學影像分析和自動駕駛等領域有廣泛應用。
分割 Segmentation	將影像分割成有意義的區域(Region)，如細胞(Cells)、晶粒(Grains)、纖維(Fibers)、焊點(Solder Joints)等目標。這個過程通常稱為影像分割(Image Segmentation)，在電腦視覺和材料科學領域中非常重要。它能幫助識別影像中的不同結構，使分析更加精確，例如在顯微鏡影像中區分細胞類型或在工業檢測中辨識焊接品質。
標註 Annotation	人工繪製的輪廓或標註，用於訓練神經網路。經過整理後，它們成為「真實標註(Ground Truth)」數據。這通常稱為標註(Annotation)，是機器學習訓練過程中的關鍵步驟。標註者手動標註影像中的物件、邊界或感興趣的區域，確保模型學習準確的特徵。經過整理和驗證後，這些標註數據成為真實標註(Ground Truth)，用來評估模型的準確性。
訓練週期 Epoch	在機器學習和深度學習中，Epoch(訓練週期)指的是模型對整個訓練數據集進行一次完整學習的過程，由於現代深度學習技術的計算效率提升，許多模型可以在短時間內完成一個 Epoch(訓練週期)，通常以秒為單位計算，而非小時。換句話說，當所有訓練樣本都被模型學習一次，就完成了一個Epoch(訓練週期)。
交集比聯集 Intersection over Union (IoU)	量化分割品質(Quantifies Segmentation Quality)的方法，透過計算AI 掩碼(AI Mask，或譯為遮罩，指人工智慧生成的遮罩)與「真實標註(Ground Truth)」的重疊區域，並將其除以兩者的總覆蓋面積。分數範圍從 0（完全不匹配）到 1（完美匹配），通常 0.8 或更高的值，則被視為可靠的結果。這種指標常用於評估影像分割模型的準確性，確保 AI 能夠準確識別目標區域。在電腦視覺和物件偵測領域，IoU 是一個衡量預測邊界框與真實邊界框重疊程度的指標。

表 1. 本文中使用的關鍵術語詞彙表，這些術語與人工智慧(AI)和深度學習(Deep Learning)主題相關。括號中的所有縮寫將在本文中以簡化形式使用。

圖 2. 顯示人工智慧(Artificial Intelligence, AI)演進的時間軸：早期的規則導向系統(Rule-Based Systems)方法在1980年代讓位於機器學習(Machine Learning)，後來到2010年代至2020年代間發展為深度學習(Deep Learning)，此時間軸展示了 AI 技術的發展歷程。這些技術的進步使 AI 能夠更準確地理解數據、預測結果，並在各種應用領域中發揮重要作用。

歷史概況

A Brief Historical Snapshot

教會機器「思考(Think)」的想法並不新鮮；它可以追溯到西元1956年的達特茅斯會議(Dartmouth Conference)，人工智慧(Artificial Intelligence, AI) 一詞就是在這次會議上誕生的。正是在這次會議上，像約翰·麥卡錫(John McCarthy)和馬文·明斯基(Marvin Minsky)這樣的先驅提出了模擬機器學習的雄心壯志。當時，一些早期的成功案例，例如弗蘭克·羅森布拉特(Frank Rosenblatt)在西元1958年提出的感知器(Perceptron)，暗示了未來的可能性，但受限於當時硬體的限制使得該領域進展緩慢。

時序快轉到 2010 年代繪圖處理器(GPU)的蓬勃發展，突然間基於大數據(Big Data)和大規模平行處理(Massive Parallel Processing)的深度學習(Deep Learning)技術突飛猛進，將數十年的理論轉化為日常現實。如今，深度學習理論(Deep-Learning Theory)已成為實用的工具，能夠在短短數分鐘內處理高解析度顯微鏡堆疊影像。

為何選擇人工智慧？ ——五個持續存在的難題

Why AI? — Five Persistent Pain Points

想了解人工智慧(AI)為何如此重要，最簡單的方法就是回想你已經很熟悉的那些惱人痛點。

在〈圖像分析的五大困境——以及如何解決〉(Five Frustrating Realities of Image Analysis—And How to Fix Them) 的文章中，我們總結了常見的障礙：結果不一(Variable Results)、脆弱的腳本(Fragile Scripts)、處理量瓶頸(Throughput Bottlenecks)、陡峭的學習曲線(Steep Learning Curves)以及再現性差距(Reproducibility Gaps)。每個痛點都源於依賴操作者主觀判斷的規則導向步驟(Rule-Based Steps)（例如：操作者的滑鼠點擊方式，或是他們操作疲勞的程度）。

人工智慧(AI)透過直接從圖像資料中學習模式、統一應用這些模式並在幾秒鐘，而不是幾小時內完成所有操作來解決這些脆弱性。

適合人工智慧的核心影像分割任務

Core Segmentation Tasks Suited to AI

由於 AI 模型是從範例中學習，而非仰賴硬性的閾值(thresholds)設定，因此它們在以下兩種關鍵的影像分割(Image Segmentation)情境中，表現優於傳統方法：

語義分割(Semantic Segmentation) — 語義分割會根據像素的類別進行色彩編碼(Color Codes)，將像素歸類為不同類別，而非單獨的物件。在下面的範例中，一整排停放的汽車會被塗上相同的「汽車」顏色，而所有相連的樹木則會被塗上相同的「樹木」顏色。
實例分割(Instance Segmentation) — 實例分割會為視野中的每個物件產生一個獨立的遮罩(Mask)，這樣你就能以相同的可靠性，計算和量化從細胞核到金屬晶粒或焊錫球的任何物體。在下面的範例中，一個基於 Cellpose 的模型(Model)即使在細胞互相接觸的情況下，也能將它們區分開來。

圖 3. 語意分割(Semantic Segmentation)顏色編碼的範例。

圖 4. 使用基於 Cellpose 的模型對單一細胞進行實例分割的範例。

比較研究顯示：

方法 Approach	典型準確度分數 (IoU) Typical Accuracy Score	痛苦程度 Pain Level
手動描繪 Manual tracing	黃金標準，但速度慢，≥ 0.9	耗費大量時間
基於規則(Rule-Based) 閾值 ↔ 分水嶺演算法 Threshold ↔ Watershed	≤ 0.70	處理雜亂影像時容易失效
傳統機器學習 (K 均值聚類) Deep Learning	≈ 0.75	錯過精細邊緣
AI 深度學習 CNNs AI Deep Learning CNNs	0.85 – 0.95	快速 + 準確

表 2. 從手動追蹤到 AI 深度學習 CNNs 的不同物體辨識技術的比較以及每種技術的典型準確度和痛苦程度。

圖 5. 生命科學和材料科學應用中物體辨識技術(Object Identification Techniques)的比較。上圖：Chick CAM Assay－從原始影像到 AI 驅動的深度學習(Deep Learning)，實現精準的血管分割(Vessel Segmentation)。下圖：DIC Water Droplets－使用 AI 增強物體檢測(Object Detection)，以提高精確度和一致性。

了解卷積神經網路（CNNs）—— 現代 AI 影像分割的引擎

Understanding Convolutional Neural Networks (CNNs) — The Engine Behind Modern AI Segmentation

深度學習(Deep Learning)影像工具主要由卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNNs) 驅動，這是一種專門為圖片而非數位電子表格設計的神經網路(Neural Network)。 CNN 透過將數十個（然後是數百個）微小、可訓練的濾波器，在每個像素的行和列上滑動來學習：

早期層(Early layers)：就像邊緣偵測器(Edge Detector)一樣，對簡單的對比和線條做出反應。
中間層(Middle layers)：將這些邊緣組合成紋理(Texture)、斑點(Blob)或重複的圖案(Repeating Patterns)。
深層(Deep layers)：組合出完整的形狀——細胞(Cell)、晶粒(Grain)、空隙(Void)、樹突(Dendrite)——並判斷每個像素是屬於邊界之內還是之外。

由於每個濾波器(Filter)都是直接從您標註過的範例中學習而來，因此 CNN 能自動適應各種複雜紋理，例如：模糊的粒線體(Fuzzy Mitochondria)、樹突孔洞(Dendritic Pores)或合金析出物(Alloy Precipitates)，這些紋理若使用基於規則的流程，將需要無止盡地調整參數。而 U-Net 或 Mask R-CNN 等架構，只是單純地堆疊並連接這些卷積層(Convolutional Layers)，就能在捕捉全局上下文的同時保留更多細節，最終產生的輪廓能接近人類的精確度，但在現代 GPU 上只需幾毫秒即可完成。