Wie Deep Learning die Zellbildanalyse ermöglicht

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Die Zelle ist die grundlegende strukturelle und funktionelle Einheit des Lebens, mit unterschiedlichen Größen, Formen und Dichten. Es gibt viele verschiedene physiologische und pathologische Faktoren, die diese Parameter beeinflussen. Daher ist es für die biomedizinische und pharmazeutische Forschung äußerst wichtig, die Eigenschaften von Zellen zu untersuchen.

Traditionell beobachteten Forscher Zellproben direkt durch Mikroskope, um die morphologischen Veränderungen von Zellen zu untersuchen. In den letzten Jahren, mit der Entwicklung der Informatik und der künstlichen Intelligenz, kann Deep Learning nun mit Methoden der Zellanalyse kombiniert werden. Dies kann die direkte Beobachtung der Forscher unter dem Mikroskop und die manuelle Interpretation der Bilder ersetzen und die Effizienz und Genauigkeit der Forschung verbessern.

Eine zunehmende Anzahl von auf Deep Learning basierenden Algorithmen wurde entwickelt, um die Zellbildanalyse zu ermöglichen, hauptsächlich um drei Hauptaufgaben zu lösen:

  • Segmentierung. Um aussagekräftige Objekte oder Merkmale zu identifizieren, wird das Bild mithilfe von Deep Learning in mehrere Teile geteilt. Die Zellsegmentierung ist die Grundvoraussetzung für das Identifizieren, Zählen, Verfolgen und morphologische Analysieren von Zellbildern;
  • Verfolgung. Das heißt, nach der Segmentierung der Zellbilder wird das Zellverhalten des gesamten Spektrums überwacht. Lebende Zellen enthalten viele Informationen über den lebenden Organismus, und die dynamischen Eigenschaften von Zellen, insbesondere morphologische Veränderungen, können den Gesundheitszustand des Organismus in pathologischen und physiologischen Prozessen widerspiegeln, wie z. B. Immunantwort, Wundheilung, Ausbreitung von Krebszellen und Metastasen usw.
  • Einstufung. Die Klassifizierung zellmorphologischer Merkmale anhand extrahierter Parameter dient häufig als nachgelagerte Analyseaufgabe für das phänotypische Screening und die Zellprofilierung.

    • Für die oben genannten drei entscheidenden Aufgaben wurde ein Übersichtsartikel in der Zeitschrift veröffentlicht Intelligentes Rechnen diskutiert ausführlich den Fortschritt von Deep-Learning-Techniken.

    „Im Gegensatz zu herkömmlichen Computer-Vision-Techniken kann ein Deep Neural Network (DNN) automatisch effektivere Darstellungen erzeugen als handgefertigte Darstellungen, indem es aus einem großen Datensatz lernt. In Zellbildern zeigen Deep-Learning-basierte Methoden auch vielversprechende Ergebnisse bei der Zellsegmentierung und Nachverfolgung“, so die Autoren. „Solche erfolgreichen Anwendungen demonstrieren die Fähigkeit von DNNs, High-Level-Merkmale zu extrahieren, und beleuchten die potenzielle Fähigkeit des Einsatzes von Deep Learning, um ausgefeiltere Lebensgesetze hinter zellulären Phänotypen aufzudecken.“

    Darüber hinaus diskutieren die Autoren auch die Herausforderungen und Chancen von Deep-Learning-Methoden in der Zellbildverarbeitung. Die Autoren sagten: „Deep Learning hat eine unglaubliche Fähigkeit zur Durchführung von Zellbildanalysen gezeigt. Es bleibt jedoch eine erhebliche Leistungslücke zwischen Deep-Learning-Algorithmen in der akademischen Forschung und praktischen Anwendungen.“ Derzeit gibt es Herausforderungen und Chancen in drei Aspekten, nämlich Datenquantität, Datenqualität und Datenvertrauen:

  • Deep Learning mit kleinem, aber teurem Datensatz. Das Erstellen eines groß angelegten Zellbilddatensatzes ist eine anstrengende Aufgabe. Denn Zellbilder erfordern sachkundige Bioexperten, um Bild für Bild Labels zuzuweisen. Der Maßstab von Zellbilddatensätzen ist oft durch die Schwierigkeit der Annotation begrenzt.
  • Deep Learning mit verrauschten und unausgewogenen Labels. Die Qualität der Annotationen von Zellbilddatensätzen hängt stark von den beruflichen Fähigkeiten des Menschen ab, was zu Etikettenrauschen und Etikettenungleichgewicht führt. Label-Rauschen wird eingeführt, indem Trainingsbildern falsche oder unvollständige Labels zugewiesen werden. Das Label-Ungleichgewicht wird durch die Bevorzugung von Annotationen verursacht, bei denen die Anzahl der beschrifteten Bilder für verschiedene Klassen ziemlich unausgewogen ist.
  • Unsicherheitsbewusste Zellbildanalyse. Unsicherheitsbewusstes Lernen ist entscheidend für Deep-Learning-Anwendungen in biologischen Szenarien. Es ist für ein einfaches neuronales Netzwerk unmöglich, neue Phänotypen ohne einen Mechanismus zu erkennen, der das Vertrauen der Klassifikationsergebnisse widerspiegelt.

    • Mithilfe von Deep Learning erforschen Wissenschaftler neue Technologien zur Verbesserung der Zellbildanalyse. In Zukunft werden effektivere Lösungen vorgeschlagen und Deep Learning und biomedizinische Forschung werden enger integriert.

    Mehr Informationen:
    Junde Xu et al, Deep Learning in der Zellbildanalyse, Intelligentes Rechnen (2022). DOI: 10.34133/2022/9861263

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