基于深度学习的细胞自噬图像分析方法、系统及存储介质

本发明涉及图像处理技术领域，更具体涉及一种基于深度学习的细胞自噬图像分析方法、系统及存储介质，包括：收集多张包含清晰标记细胞器的基准细胞图像，并在基准细胞图像上创建注释数据，提取基准细胞图像中每个细胞器的结构学特征，并构建细胞器的识别模型，识别目标细胞图像中每个区域的结构学特征作为目标区域特征；分别获取每一类别细胞器的范例，计算不同类别细胞器的范例之间的距离，并获取相似度；分别计算每个目标区域特征的范例，并计算目标区域特征的范例与不同类别细胞器的范例之间的相似度，基于相似度，识别目标区域特征所对应的细胞器及目标区域特征所在的位置。本发明有益效果是提高细胞自噬图像分析的准确性和可靠性。