一种基于深度学习的线粒体分割与损伤分类系统

本发明提供一种基于深度学习的线粒体分割与损伤分类系统，利用深度学习模型精确分析线粒体形态，采用YoloV8架构，并融入了基于Transformer的多模板学习模块。这一模块能够捕捉到边界分割和整体分割任务的独特特征，并通过多层注意力学习机制，灵活适应不同任务的需求。此外，还引入了一种边界增强和迭代训练策略，专注于强化线粒体的边界特征。这一策略在进行进一步的分割处理之前，先对线粒体边界进行增强，从而显著提升了线粒体分割的精确度。它不仅能够对线粒体损伤进行分类，还能同时实现线粒体的精确分割，可快速、准确地检测和分类线粒体，为线粒体研究和相关生物医学应用提供了一种有效工具，为研究人员提供一种分割和分类精度都优于传统方法的工具。