一种用于高效识别干细胞多能性的细胞成像分析方法

本发明提供一种用于高效识别干细胞多能性的细胞成像分析方法，涉及生物医学图像分析领域。包括：图像加载和预处理，通过opencv库加载包括多能和非多能细胞的图像；边界和曲率分析，使用边缘检测技术提取细胞边界，计算并标准化曲率和径向距离；特征提取，根据曲率和径向距离数组计算统计特征，提取细胞形态特征；机器学习模型训练，使用XGBoost算法构建决策树，通过网格搜索优化参数，评估模型性能，并对新细胞图像进行分类和多能性状态预测。本发明通过关注曲率和径向距离特征，捕获更详细的形态信息；利用XGBoost实现高级机器学习集成，提升分类性能；通过长轴长度标准化特征，确保一致性和模型精度；全面提取统计特征，提高细胞多能性识别的精确性和可靠性。