圖像分割是將一幅數碼圖像分離成多組像素（也稱為圖像片段或圖像對象）的過程，它是進一步分析圖像以定位特定感興趣對象的先決步驟。

目前，圖像分割是顯微鏡圖像分析領域的主要挑戰之一，因為該過程需要耗費大量人力，并且容易出現觀察者內差異和觀察者間差異。

好消息是機器學習算法的最新發展使得顯微圖像分析比以往任何時候都更容易，最終為科研中的顯微鏡圖像處理開辟了一條快速的無偏性途徑。

在顯微成像中，一幅圖像抵得上千言萬語，但前提是我們能夠從中提取有意義的數據。手動分析顯微圖像可能是一個漫長而枯燥的過程，而且容易出現人為誤差和偏差。

使用機器學習算法進行自動圖像分析時，會通過專用軟件從數碼顯微鏡圖像中提取特定數據。機器學習算法可以經過訓練來識別圖像中的特定對象、模式和形狀，收集定量信息，從而優化并加快圖像分析。 

運用人工智能(AI)技術分析顯微圖像具有許多重要優勢，包括：

使用機器學習算法，研究人員可以快速分析大量的圖像集，從中提取有意義的信息，所需時間只是手動圖像分析所需時間的一小部分。

自動圖像分析可簡化工作流程，因為您只需提供要分析對象的示例，而不必提供用來定義這些對象的具體參數（如強度閾值、尺寸范圍等）。

手動圖像分析容易出現人為誤差，而人工智能輔助分析則可確保提供高精確度的無偏性結果。

例如，機器學習算法可用于以下類型的分析：

數碼顯微圖像由成千上萬個像素組成，圖像中的每個像素都有一個特定的值。機器學習算法使用像素信息來計算圖像中顯示的各個對象的尺寸、形狀和模式。

像素分類算法根據像素特征、周圍鄰近像素的特征以及用戶的標注來為像素分配標記。與手動設置圖像閾值和掩模相比，對像素分類器 進行訓練有助于在分析中包含更復雜的分類和信息。重要的是，像素分類可用于進行自動圖像分割，此過程將數碼圖像分離成幾個具有相似特性的區域。

圖像分割的一個例子是設置閾值，將不同對象或其他相關信息分離開。在自動圖像分割中，用戶可以訓練像素分類器分配標記，使軟件可以自動分割大型的數碼圖像數據集。

訓練機器學習算法進行自動分割只需幾個簡單的步驟：

一旦模型得到訓練和優化，就可以提供快速而可靠的結果，而且算法可以不受限制地使用，并在同事和團隊之間共享，便于進一步微調和訓練。

手動分析與人工智能輔助分析之間存在許多重要的關鍵差異，下表總結了這些差異。

與機器學習算法相比，手動圖像分析容易出現人為誤差——在觀察樣本的顯微鏡圖像數小時后，研究人員容易發生決策疲勞和偏差。此外，基于閾值的手動圖像分析在精確度上高度依賴于圖像之間的圖像強度一致性以及充分的圖像對比度，但是在采集顯微鏡圖像時，這兩點有時可能難以實現。

使用像素分類和自動分割等機器學習算法，您可以消除人為誤差和結果解釋不正確的風險。此外，使用自動圖像分析法來識別感興趣結構可使這一過程顯著加速、更高效。

像素分類器等機器學習工具具有很高的通用性，可用于各種樣本和各種顯微鏡采集的圖像類型。  例如 ， 機器學習技術已成功地用于分析 活細胞/死細胞實驗和囊泡 觀察 實驗 。

此外，自動圖像分析法可用于處理復雜的圖像對象，因為可以將模型訓練成根據據內在特性來探測對象。

機器學習算法甚至能夠分析由不同顯微鏡采集的同一樣本的合并圖像，從而提供更深入的認識，還能適應不斷變化的實驗和成像條件。

在您訓練模型并優化設置后，自動圖像分析法就能提供穩定可靠的結果。作為用戶，您始終控制著訓練過程，并且可以隨時預覽您的設置，確保您的監督式訓練按正確方向進行。

與人類用戶不同，機器學習算法不易分心和疲勞，并且能夠持續產生可重復性高且可靠的結果。事實上，在圖像分類準確性、敏感性和特異性方面，使用機器學習算法進行的自動圖像分析法甚至已被證明顯著優于領域專家^[3]。