一种基于滴度预测模型的抗体滴度预测方法及系统

本申请公开了一种基于滴度预测模型的抗体滴度预测方法及系统，包括：对获取的抗体滴度样本进行图像采集，生成图像样本集；根据cellpose算法对所述图像样本集中各细胞进行实例分割，得到细胞集合图像；将所述细胞集合图像输入预设的滴度预测模型，得到对应的特征图，提取所述特征图对应的区域特征，并分别从阳性细胞特征图和阴性细胞特征图中提取对应的统计特征，基于所述区域特征和所述统计特征预测抗体的滴度值，其中，所述特征图包括阳性细胞特征图、阴性细胞特征图和背景特征图。本申请通过自动化的图像处理和滴度预测模型预测，不仅实现了对抗体滴度的快速、准确和客观评估，还减少了样本制备的成本。