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摘要
在酿酒酵母(Saccharomyces cerevisiae)的细胞衰老研究中，微流控芯片可以实现单个酵母细胞的捕获和培养，同时用光学显微镜进行时序图像拍摄，最后分析图像得到细胞的复制寿命。针对基于“漏碗”式捕获结构的微流控芯片长时序酵母细胞实验图像，为提高处理效率，提出了一种基于卷积神经网络的高效算法，用于提取酵母细胞在衰老过程中的出芽特征。经验证，提出的算法模型准确率达到95%,F1 score指标达到平均90%以上，具有较高的可靠性。为深度学习方法在生物医学图像处理领域的应用提供了新的思路。
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