人工智慧顯微鏡影像分析初學者指南

產品服務專線：04-27080265 / 台中
02-89924292 / 台北

提供您精確且專業的AI影像分析技術指南，幫助研究人員和工程師將更多精力投注於數據分析，而不是浪費時間在處理繁瑣的邊界標記工作上。

為何要將 AI 導入你的顯微鏡工作流程？

Why Bring AI into Your Microscope Workflow?

無論您的需求是識別細胞結構(Cellular Structures)、評估金屬材料的晶粒尺寸(Grain Size)還是檢查製造零件的品質，全都面臨著一個共同的挑戰：原始顯微鏡圖像很少能夠直接轉換為所需的表格數據。

傳統的影像處理(Image Processing)方法，例如，閾值(Thresholds)判斷、形態濾波器(Morphological Filters)和手繪輪廓(Hand-Drawn Outlines)等，在面對影像雜訊較多、對比度低、密集分布或形狀異常的分析目標時，軟體處理速度就會變慢。相比之下，深度學習模型(Deep Learning Models)能夠直接從代表性數據中，學習分析目標在視覺上的複雜性，並運用所「學習」的模式匹配能力，不做任何改變且持續穩定地處理成千上萬張影像。

AI影像分析技術帶來三大優勢：

速度 (Speed)：可在數秒內分割或分類數百張影像，省去手動描繪輪廓的繁瑣過程。
一致性 (Consistency)：凌晨 2 點的結果與下午 2 點的結果相同，模型不會疲勞或產生偏差。
敏感度 (Sensitivity)：能識別細微的外顯特徵(Phenotypes)或微弱的缺陷，而傳統的基於規則的濾波器(Rule-Based Filters)則容易忽略這些細節。

簡而言之，本指南將解釋 AI 的基本概念，幫助您判斷何時或者如何在自己的實驗室或生產線中採用 AI 影像分析技術。

圖 1. 透射式電子顯微鏡(Transmission Electron Microscope)所拍攝的數位影像使用 AI 深度學習(Deep Learning)進行影像分割(Image Segmentation)，最終影像分析(Image Analysis)結果標示出各種不同的細胞內結構，而傳統的灰階範圍選取方法則難以精確描繪這些結構。

關鍵術語

Key Terms You’ll See

在我們深入探討之前，讓我們先了解幾個關鍵詞定義，以確保本文內容清晰易懂。

關鍵詞 (Term)	工作定義 (Working Definition)
人工智慧 Artificial Intelligence (AI)	能夠模擬人類層級模式(Human-Level Pattern)進行識別(Recognition)或決策(Decision)過程的演算法。
機器學習 Machine Learning (ML)	屬於人工智慧技術的分支，模型(Models)在訓練過程中接觸到的大量數據與多樣性，這個概念與數據可見性(Data Visibility)或數據呈現(Data Presentation)密切相關，且影響模型的學習能力與泛化能力。其中模型(Models)會透過數據曝光(Data Exposure)來提升自動化性能。
深度學習 Deep Learning	機器學習堆疊許多神經層來捕捉複雜的影像結構。這個描述指的是深度學習模型，特別是深度神經網路，它使用多層神經網路來分析和理解影像中的細微結構。
神經網路 Neural Network	一種分層模型(Layered Model)，能從數據(如，視覺、文本、信號等)中學習特徵。這個描述是機器學習中的深度神經網路，它透過多層結構逐步抽取資訊中的重要特徵，廣泛應用於影像辨識、自然語言處理和訊號分析等領域。
卷積神經網路 Convolutional Neural Network (CNN)	一種神經網路(Neural Network)，其層使用卷積濾波器(Convolution Filters)，使其在影像處理方面特別有效。這類神經網路透過卷積運算提取影像中的關鍵特徵，使其在物件識別、醫學影像分析和自動駕駛等領域有廣泛應用。
分割 Segmentation	將影像分割成有意義的區域(Region)，如細胞(Cells)、晶粒(Grains)、纖維(Fibers)、焊點(Solder Joints)等目標。這個過程通常稱為影像分割(Image Segmentation)，在電腦視覺和材料科學領域中非常重要。它能幫助識別影像中的不同結構，使分析更加精確，例如在顯微鏡影像中區分細胞類型或在工業檢測中辨識焊接品質。
標註 Annotation	人工繪製的輪廓或標註，用於訓練神經網路。經過整理後，它們成為「真實標註(Ground Truth)」數據。這通常稱為標註(Annotation)，是機器學習訓練過程中的關鍵步驟。標註者手動標註影像中的物件、邊界或感興趣的區域，確保模型學習準確的特徵。經過整理和驗證後，這些標註數據成為真實標註(Ground Truth)，用來評估模型的準確性。
訓練週期 Epoch	在機器學習和深度學習中，Epoch(訓練週期)指的是模型對整個訓練數據集進行一次完整學習的過程，由於現代深度學習技術的計算效率提升，許多模型可以在短時間內完成一個 Epoch(訓練週期)，通常以秒為單位計算，而非小時。換句話說，當所有訓練樣本都被模型學習一次，就完成了一個Epoch(訓練週期)。
交集比聯集 Intersection over Union (IoU)	量化分割品質(Quantifies Segmentation Quality)的方法，透過計算AI 掩碼(AI Mask，或譯為遮罩，指人工智慧生成的遮罩)與「真實標註(Ground Truth)」的重疊區域，並將其除以兩者的總覆蓋面積。分數範圍從 0（完全不匹配）到 1（完美匹配），通常 0.8 或更高的值，則被視為可靠的結果。這種指標常用於評估影像分割模型的準確性，確保 AI 能夠準確識別目標區域。在電腦視覺和物件偵測領域，IoU 是一個衡量預測邊界框與真實邊界框重疊程度的指標。

表 1. 本文中使用的關鍵術語詞彙表，這些術語與人工智慧(AI)和深度學習(Deep Learning)主題相關。括號中的所有縮寫將在本文中以簡化形式使用。

圖 2. 顯示人工智慧(Artificial Intelligence, AI)演進的時間軸：早期的規則導向系統(Rule-Based Systems)方法在1980年代讓位於機器學習(Machine Learning)，後來到2010年代至2020年代間發展為深度學習(Deep Learning)，此時間軸展示了 AI 技術的發展歷程。這些技術的進步使 AI 能夠更準確地理解數據、預測結果，並在各種應用領域中發揮重要作用。

歷史概況

A Brief Historical Snapshot

The idea of teaching machines to “think” isn’t new; it traces back to the 1956 Dartmouth Conference, where the term artificial intelligence was coined. It was here that pioneers such as John McCarthy and Marvin Minsky laid out the ambition to simulate learning in machines. Then, some early successes, such as Frank Rosenblatt’s 1958 perceptron, hinted at what was possible, but hardware limitations of the time kept the field crawling.

Fast-forward to the GPU boom of the 2010s and suddenly deep-learning breakthroughs—built on big data and massive parallel processing—turned decades of theory into everyday reality. Now, deep-learning theory has turned into practical tools capable of processing high-resolution microscopy stacks in just minutes.

為何選擇人工智慧？ ——五個持續存在的痛點

Why AI? — Five Persistent Pain Points

Understanding the “why” behind AI is easiest when you recall the headaches you already know.

In our recent article, “Five Frustrating Realities of Image Analysis—And How to Fix Them,” we summarize the common obstacles: variable results, fragile scripts, throughput bottlenecks, steep learning curves, and reproducibility gaps. Each pain point comes from rule-based steps that depend on who clicks the mouse and how tired they are.

AI addresses these fragilities by learning patterns directly from image data, applying them uniformly, and doing it all in seconds rather than hours.

適合人工智慧的核心影像分割任務

Core Segmentation Tasks Suited to AI

Because AI models learn from examples rather than rigid thresholds, they outperform classical pipelines in two essential segmentation scenarios:

Semantic segmentation — Color-codes every pixel according to what it is, assigning pixels to categories, not individual objects. In the example below, the entire row of parked cars are painted as one “car” color and all connected trees are painted as one “tree”.
Instance segmentation — Produces a separate mask for every object in the field of view, so you can count and quantify anything from cell nuclei to metal grains or solder balls with the same reliability. In the example below, a Cellpose-based model separates individual cells even though they are touching.