在再生医学与细胞治疗的浪潮中，对干细胞行为的精准监测是推动科学突破的关键。然而，传统的显微镜观察依赖人工，不仅耗时费力，更可能因染色或荧光标记影响细胞活性。如何在不干扰细胞自然状态的前提下，实现高效、精准的自动化分析？这一直是困扰业界的核心难题。近日，深圳赛动智造科技有限公司联合多家研究机构，在国际知名期刊《Frontiers in Bioengineering and Biotechnology》上发表了一项重要研究成果，为这一挑战提供了创新性的解决方案。

该研究深刻洞察到，人类视觉系统在处理信息时，具有优先感知边缘与边界特征，并进行层次化信息整合的内在机制。研究团队以此为灵感，针对传统图像处理方法在干细胞分割中遇到的低对比度、光晕伪影及细胞重叠等难题，提出了一种融合视觉认知机制的自适应阈值分割方法，并创新性地加入了光晕校正模块。

这一方法的核心流程包含三个关键阶段：首先，通过预处理步骤，有效解决了图像灰度分布不均和细胞与背景对比度低的问题，为后续精准分割奠定了坚实基础。随后，自适应阈值模型登场，它并非简单地设定一个固定值，而是通过提取图像灰度分布曲线的上升速率、峰值强度等关键特征，动态计算出最佳分割阈值，从而显著提升了算法对不同光照条件和细胞密度的适应性。最后，针对相差显微镜成像中特有的“光晕”干扰，算法会从初始轮廓出发，在八个方向上计算梯度，智能迭代直至锁定真实的细胞边界，有效消除了伪影对分割精度的影响。

为了验证该方法的先进性，研究团队在公开的C2C12（小鼠肌母细胞）和hMSCs（人骨髓间充质干细胞）数据集上进行了严格的实验测试。结果令人振奋：在hMSCs数据集上，该方法的准确率、召回率、精确率和F1分数分别达到了96.5%、94.9%、91.4%和93.9%。在C2C12数据集上，表现更为出色，准确率高达97.5%。这些关键指标全面超越了文章中对比的其他方法。

细胞汇合度是评估细胞培养状态、指导传代操作的核心参数。该研究进一步对比了不同方法在细胞汇合度估算上的误差率。结果显示，新方法在hMSCs和C2C12数据集上的汇合度误差率分别仅为0.07和0.05，远低于对比方法，证明了其在实际应用中的高度准确性与可靠性。

与当前依赖海量标注数据和强大算力的深度学习模型不同，本研究提出的是一种传统的图像处理方法。它最大的优势在于其轻量化的实现和极高的处理效率——在标准配置的计算机上，处理单张图像仅需1至3秒。这一特性使其无需GPU加速即可运行，极大地降低了应用门槛和成本。同时，其算法逻辑完全由明确的数学公式和规则构成，具有完全的可解释性，这对于需要高度透明和可追溯的生物医疗应用场景而言，价值非凡。

该方法可广泛应用于干细胞培养监测、细胞汇合度分析、分化过程追踪等场景，支持再生医学、药物筛选与临床诊断的自动化与标准化，为细胞智能制造与质量控制提供关键技术工具。团队将继续拓展其在多模态细胞成像与实时监测系统中的应用，推动细胞治疗与生物制造的智能化升级。

此次发表的研究成果，不仅是赛动智造在细胞自动化分析领域深厚技术积累的体现，更是公司致力于将前沿科学理论转化为实用生产力，赋能整个CGT（细胞与基因治疗）产业发展的有力证明。我们相信，随着这项技术的不断成熟与推广，它将为全球的科研人员和企业提供一种更快速、更精准、更经济的细胞分析工具，加速干细胞从基础研究到临床应用的转化进程，最终为人类健康事业贡献更大的力量。