深度学习增强了细胞图像分析能力

　　

细胞是生命的基本结构和功能单位，大小、形状和密度各不相同。有许多不同的生理和病理因素影响这些参数。因此，研究细胞的特性对生物医学和药学研究极为重要。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译图像，提高研究的效率和准确性。

近年来，越来越多基于深度学习的算法被开发出来，以支持细胞图像分析，主要用于解决三个关键任务:

1. 分割。为了识别有意义的物体或特征，利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;

2. 跟踪。即对细胞图像进行分割后，对整个光谱的细胞行为进行监测。活细胞包含了大量关于生物体的信息，细胞的动态特性，特别是形态变化，可以反映生物体在病理生理过程中的健康状况，如免疫反应、伤口愈合、癌细胞扩散和转移等。

3. 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。

针对上述三个关键任务，《智能计算》杂志上发表了一篇综述文章，深入讨论了深度学习技术在上述领域的进展。“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和跟踪方面也显示出有前景的结果。”作者说:“这种成功的应用证明了dnn提取高级特征的能力，并揭示了利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。作者说:“深度学习已经证明了执行细胞图像分析的惊人能力。然而，深度学习算法在学术研究和实际应用中仍存在很大的性能差距。”目前在数据数量、数据质量和数据信心三个方面存在挑战和机遇:

1. 基于小而昂贵数据集的深度学习。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个图像分配标签。细胞图像数据集的规模往往受到标注难度的限制。

2. 带噪声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，从而导致标签的噪音而且标签不平衡． 标签噪声是通过给训练图像分配不正确或不完整的标签而产生的。标签不平衡是由于对注释的偏好造成的，在注释中，不同类的标记图像数量是相当不平衡的。

3. 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可信度的机制，普通神经网络是不可能检测到新的表型的。

通过深度学习，科学家们正在探索新技术来改善细胞图像分析。未来将提出更有效的解决方案，深度学习和生物医学研究将更加紧密地结合在一起。

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Deep Learning in Cell Image Analysis