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为解决微流控系统中细胞封装效率低、数据稀缺等问题，研究人员开展基于生成对抗网络（GAN）合成数据结合 YOLOv8s 模型的微流控液滴检测研究。结果显示模型 mAP0.5达 98%，检测速度提升，为单细胞分析提供新方案。
在生命科学研究中，细胞作为基本单位，其个体间的差异却如同夜空中的繁星般复杂而神秘。即使是基因相同的细胞，也会在形态、功能甚至行为上展现出显著的异质性，这使得单细胞分析成为解锁细胞奥秘的关键钥匙。然而，传统实验室技术在分离单细胞时，宛如在脆弱的玻璃杯中分拣珍珠，稍有不慎就会损伤细胞，且流程繁琐复杂。微流控液滴技术的出现，恰似为单细胞分析搭建了一个温柔的 “摇篮”，它能将细胞尤其是单细胞包裹在独立液滴中，避免损伤的同时，为精准分析提供了可能。但这一技术并非十全十美，细胞沉降、聚集等问题如同隐藏在暗处的绊脚石，会降低封装效率，导致细胞分布偏离理想的泊松分布（Poisson distribution），而微流控通道堵塞、稀有细胞样本匮乏等困境，又如同笼罩在数据收集道路上的层层迷雾，使得深度学习模型因缺乏足够训练数据而难以大显身手。
为突破这些瓶颈，来自 BioMicroSystem Innovation Center（伊朗德黑兰）的研究人员在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上发表研究，探索利用生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）生成的合成数据增强微流控液滴检测模型性能的新路径。
研究主要采用了以下关键技术方法：首先利用 GAN 生成高质量合成图像，以扩充训练数据集；然后运用 YOLOv8s 目标检测算法，对微流控液滴进行自动化检测与分类。研究使用的 PC3 液滴检测数据集（Gardner, 2024）包含封装 PC3 细胞的微流控液滴图像，分为无细胞、单细胞、双细胞及三细胞以上液滴四类。
合成数据生成与模型训练
研究分为三个主要阶段。首先对含封装细胞的微流控液滴图像进行预处理，随后将其输入 GAN 模型生成合成数据。生成的 824 张合成图像与 412 张真实图像组成组合训练集，同时以传统数据增强方法（垂直翻转、颜色修改、亮度调整）生成的 1236 张图像作为增强训练集。最后，使用 YOLO Mark 对数据进行标注，分别训练两个 YOLOv8s 模型。
模型性能对比
实验结果显示，基于真实与合成数据组合训练的 YOLOv8s 模型表现卓越。其检测速度达每秒 2338 个液滴，帧率（FPS）为 128，实现了高效处理。在检测精度上，该模型的 mAP0.5达 98%，mAP0.5-0.95为 92%，显著优于仅使用传统数据增强方法训练的模型。此外，组合训练集模型的训练过程更快且更稳定，验证了合成数据引入的多样性对模型性能的提升作用。
研究结论与意义
本研究成功证明了 GAN 生成的合成数据在缓解微流控领域数据稀缺问题中的价值。通过将高质量合成图像与真实数据结合，YOLOv8s 模型在液滴检测的准确性与效率上均实现突破，为实时监测和调控微流控系统中的细胞封装条件提供了有力工具。这一成果不仅提升了单细胞分析的精度，也为解决微流控通道堵塞、稀有细胞样本获取困难等长期挑战开辟了新方向，有望推动其在神经生物学、癌症生物学等单细胞研究领域的广泛应用，为生命科学与医学研究提供更精准、高效的技术支撑。
