一种基于自监督学习的细胞三维定位方法

一种基于自监督学习的细胞三维定位方法，通过显微操作系统、数据集构建、细胞二维定位方法和深度估计方法，实现高精度三维定位。使用显微操作系统自动采集不同离焦距离的细胞图像。通过定量分析细胞位置、形状、颜色及背景复杂度，生成高质量训练数据，构建数据集。在定位方面，首先采用图像处理技术提取细胞二维位置，其次利用自监督对比学习预训练模型，结合深度标签微调，实现高精度深度估计。本发明无需设备升级，操作简便，适用于复杂背景下的细胞三维定位。