生物醫藥領域當中，細胞分割問題一直是細胞成像研究的重點和難點之一，它是細胞圖像識別和計數的重要前提。但到目前為止，其實尚未有一種可以通用且便捷高效的分割方式，能夠普遍應用于細胞研究中。所以探索出一種普遍適用、便捷高效的分割方法一直是生物醫藥領域研究中的重要課題。
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細胞分割的概念？
細胞分割依賴于一個簡單但基本的概念：分割的單元格必須具有與背景不同的信號。細胞分割是指依照灰度、彩色、幾何形狀等特點，把細胞圖像劃分成若干個互不相交的區域，使得這些特點在同一區域中，表現出一致性或相似性，而在不同區域間表現出明顯的不同。簡單來說，就是結合細胞本身成分，用各種手段和方法將細胞從背景中區分突顯出來。
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傳統細胞分割技術有哪些？
1、閾值分割
閾值分割是一種傳統的圖像分割方式，它實現簡單、計算量小、性能較為穩固，尤其適合于目標和背景占據不同灰度級范圍的圖像。但由于細胞圖像的復雜性和顯微圖像光照不均，會出現如下圖所示的分割情況，背景的顏色偏差會對明感度較大，造成異常的分割效果。
2、基于邊緣檢測分割
邊緣檢測的目的是標識數字圖像中亮度轉變明顯的點。它能夠快速準確地找到邊緣，從而通過邊緣確信區域內的灰度或顏色信息，從而達到對圖像的快速分割。但是由于細胞的透明程度，會造成邊緣信息梯度較小，從而導致梯度信息的流失，造成分割不全。
3、分水嶺分割
這種分割方式不需要細胞的大小、形狀和顏色都很相近，也不需要接觸點有大的不同，是一種先進的分割方式。但在實際應用中，由于切片的制作和細胞本身的散布，顯微鏡下可能有兩個或多個細胞粘連在一路，即細胞粘連。分水嶺分割無法對粘連的細胞進行細致分離，會導致誤判等情況發生。
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Cellaview賽樂微的細胞分割效果？
為了解決傳統細胞分割方法的問題點，綜合開發出一種更普遍適用、更便捷高效的細胞分割方法，Cellaview賽樂微基于新一代圖像信號分離技術，依托復旦大學、香港科技大學等高校的技術支持，對細胞分割算法進行了深入研發，終于研發出了一種可以解決傳統方法中過于依賴參數、背景不均、細胞粘合等問題，又有著良好分割效果的細胞分割方法，效果如下。
Cellaview賽樂微的細胞圖像分割方式以自動、精準、快速、自適應性等作為研究目標，同時注重臨床上的應用，減少了傳統方式中對圖像形態學操作的依賴，算法高效精準，成效理想，分割結果對紋理細節有較好的魯棒性，與人類視覺系統判定大體一致。
圖1、使用Cellaview賽樂微的細胞分割細節
基于這樣便捷高效的細胞分割方法，Cellaview賽樂微，完美適用于細胞劃痕、匯合度識別、類器官培養監測、腫瘤球增殖監測、胚胎干細胞生長監測等大多數細胞生長研究，為細胞質量控制和監控提供了極大幫助。
