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| 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，本文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，本文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。此外，本文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。 |
| 关键词: 酿酒酵母 复制衰老 复制寿命 神经网络 |
| DOI：10.3969/j.issn.1005-9490.2023.04.035 |
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| 基金项目:国家重点研发计划（2021YFF0701002）；国家自然科学基金项目（61774036）；江苏省研究生科研与实践创新计划项目（SJCX20_0034）；中央高校基本科研业务费专项资金（3206002107D） |
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