细胞计数AI模型震撼升级| 揭秘超凡智慧CNN

随着技术的发展，通过图像分析软件对显微成像系统的细胞图像进行计数已成为生物制药研究和临床医学检测等应用中细胞计数的重要工具 ，然而基于图像识别的细胞计数算法，需要面对诸多源于细胞及其环境带来的诸多复杂难点。

传统算法解决方案

从《AI模型震撼升级：开启智能细胞分析新纪元 》了解到，传统算法受到人为主观性影响，函数设计、参数设置和阈值调整过程取决于编写程序人员的专业生物知识及运行算法的实验人员的经验或直觉，从而造成同一细胞系在工艺开发与生产阶段中的各种误差累积。传统的聚类算法通过分离图像中细胞的前景和背景，获得简单的细胞计数结果和其他基本测量。此过程中，算法基于图像的低级特征提取进行多次的二分类，如根据颜色、纹理、边缘和角点等形态模式进行细胞分割，已指示初细胞出现的位置和背景出现的位置，这类算法难以获得更精细的颗粒分辨率。

AI模型解决方案

AI模型通过数据集的训练学习，不仅得到形态学等低级特征，而且能够获得更多更完整的复杂高阶特征，如频率变化、梯度下降、能量变化等。这些源自图像中提取的本质性物理特征均属于生物物理学范畴。同时模型的细胞分类/分群方法也更近似于细胞周期的阶段性特征。

CytScop的AI模型

CytScop的AI模型是基于卷积神经网络（CNN）的模型架构的深度学习方法，是一种专门用于处理具有网格结构数据（如图像）的深度学习模型。

CNN 通过卷积层、池化层和全连接层的组合，能够有效地提取数据的空间特征，并用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。

1.输入层（Input）

输入层接受图像原始数据。通过一个二维矩阵，表示图像中RGB三种颜色通道下的像素强度值。

2.卷积/激活（Convolution）

卷积层将输入图像与卷积核进行卷积操作。然后，通过应用激活函数（如ReLU/Sigmoid）来引入非线性。这一步使网络能够学习复杂的特征。

卷积操作表示为对像与滤波器或卷积核（kernel）进行点积运算。卷积核是一个较小的矩阵，通过滑动窗式在输入图像上移动，计算每个位置的点积，从而生成特征图。多个滤波器或卷积核叠加构成了卷积层。

卷积层通过一组可学习的过滤器（或称核）对输入数据进行滤波操作。每个过滤器负责从原始图像数据中提取特定的特征。当过滤器在输入数据上滑动（或卷积）时，它计算过滤器与输入数据的局部区域之间的点积，生成输出中的一个激活值。这个过程在整个输入数据上重复进行，形成特征图（Feature Map）。

在CNN中，填充（Padding）和步幅（Stride）是两个关键的参数，它们影响卷积层如何在输入数据上应用滤波器。这两个参数对输出特征图的尺寸、模型的感受野大小以及总体网络结构的性能有重要作用。

填充 (Padding）是输入张量的边缘添加欲外的像素，以控制输出特征图的大小并保持输入图像的空间尺寸。填充有助于保留输入图像边缘的信息，并在卷积运算中避免空间尺寸的过度缩小。

步长(Stride）决定了卷积核在输入图像上滑动的步幅。具体来说，步长定义了卷积核每次滑动的距离。它控制了卷积运算中卷积核在输入图像上移动的距离，从而影响输出特征图的大小。

特征图的尺寸计算

H为输出特征图的高度和宽度（假设输入为正方形图像），W为输入图像的高度和宽度，F为卷积核大小，P为填充，S为步长。

3.池化层（Pooling）

池化层通过减小特征图的大小来减少计算复杂性。它通过选择池化窗口内的最大值或平均值来实现，进一步提取最重要的特征。

4.多层堆叠（Flatten）

CNN通常由多个卷积和池化层的堆叠组成，以逐渐提取更高级别的特征。深层次的特征可以表示更复杂的模式。

5.全连接和输出（Fully Connected & Output）

全连接层将提取的特征映射转化为网络的最终输出。这可以是一个分类标签、回归值或其他任务的结果。

此外，模型运行时，不再需要人为调整参数阈值如直径、亮度、圆度、系数等，对不同的细胞类型/细胞系具有良好的可拓展性与更准确的泛化能力。

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