Zellerkennung

Zellerkennung bezeichnet Verfahren zur automatisierten Identifikation, Lokalisierung und ggf. Klassifikation von Zellen in bildgebenden Daten, vor allem in der Mikroskopie. Sie umfasst Segmentierung, Zellenzählung und Typklassifikation, basierend auf Morphologie, Textur und Markerexpression.

Anwendungsfelder umfassen Grundlagenforschung, Diagnostik in der Pathologie, pharmazeutische Forschung sowie Hochdurchsatz-Screening. In Fluoreszenz- oder Hellfeldaufnahmen werden Zellen oft anhand Markerstaining erkannt, wodurch Zelltypen oder Zellzustände unterschieden werden können.

Ablauf: Datenerfassung und Vorverarbeitung, Segmentierung, Merkmalsextraktion oder end-to-end Lernmodelle, Training und Validierung. Historisch begannen die Ansätze mit regelbasierter Bildverarbeitung wie Schwellenwertsetzung und Watershed; heute dominieren Deep-Learning-Modelle wie U-Net oder Mask R-CNN.

Vorteile der Zellerkennung sind höhere Geschwindigkeit, verbesserte Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit gegenüber manueller Auswertung. Herausforderungen umfassen Probenvielfalt, Staining- und Beleuchtungsschwankungen, Überlappungen und Artefakte, Domänenwechsel sowie begrenzte annotierte Daten.

Evaluation erfolgt mit Metriken wie IoU/Jaccard, Dice, Precision, Recall, F1 sowie der Genauigkeit der Zellenzählung. Typische Tools sind ImageJ/FIJI, CellProfiler und ilastik; Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch ermöglichen maßgeschneiderte Modelle. In der digitalen Pathologie gewinnt Zellerkennung zunehmend an Bedeutung, begleitet von Qualitätskontrollen und ethischen Überlegungen.