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本發(fā)明公開了一種誘導(dǎo)性多能干細(xì)胞的自動檢測方法、存儲介質(zhì)及裝置，方法包括步驟：基于構(gòu)建的多分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型檢測iPSCs顯微鏡圖像中iPSCs的位置信息；構(gòu)建多尺度深監(jiān)督分類網(wǎng)絡(luò)模型，所述多尺度深監(jiān)督分類網(wǎng)絡(luò)模型包括多尺度殘差卷積模塊以及注意力模塊，多尺度殘差卷積模塊用于對iPSCs顯微鏡圖像進(jìn)行不同尺度的卷積操作，獲得圖像特征，注意力模塊用于對不同通道的圖像特征和不同區(qū)域的圖像特征進(jìn)行重編碼，獲得有效分類特征；基于有效分類特征識別出iPSCs顯微鏡圖像中每個iPSCs的健康狀況。本發(fā)明實現(xiàn)了自動從iPSCs的顯微鏡圖像中檢測出細(xì)胞的位置并識別出其健康狀況，提高了檢測效率和檢測準(zhǔn)確率。

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