基于机器识别的类器官模型下的不良图像识别方法及系统

本发明公开了基于机器识别的类器官模型下的不良图像识别方法及系统，包括：获取类器官图像并对类器官图像进行分割，以获取至少一个分割区域，分割区域至少包括一个生理结构；对分割区域与图像库中的母图像进行匹配并形成图像对，将图像对做傅里叶变换，两图像对形成图像组，两图像对分别是原始图像对和傅里叶变换后的图像对；将图像组输入CNN特征提取器中获取特征，构建训练模型并计算图像组中两图像对的特征空间距离；根据特征空间距离判断分割区域是否匹配母图像，若特征空间距离大于预设值，则分割区域为不良图像；通过自动化的图像处理和分析，可以大大提高类器官培养过程的监测效率，减少了人工处理图像数据的时间成本，加快了实验进程。