人工智慧顯微鏡影像分析入門指南

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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。

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。

 

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。

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。

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。

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。

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：

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。

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：

1. 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。
2. 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)。
3. 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。

圖 6.用於分層影像學習的具有堆疊層和密集連結的深度神經網路示意圖。