基于融合位置信息的ConvNeXt网络的最佳聚焦胚胎图像筛选方法

本发明公开了一种基于融合位置信息的ConvNeXt网络的最佳聚焦胚胎图像筛选方法，包括：1将两张灰度化的胚胎图像进行组合以制作符合模型输入样式的双通道组合数据；2将双通道组合数据两个通道上的数据进行相减，得到差分图像并进行降采样；3使用卷积神经网络提取差分图像的整体特征，得到相应的特征矩阵；4将双通道组合数据对应的原始胚胎图像的位置索引先验信息融入到特征矩阵中；5构建损失函数，并训练最佳聚焦图像二分类模型；7利用训练好的二分类模型处理一组胚胎图像，用以实现最佳聚焦图像的筛选。本发明能有效分析胚胎图像的聚焦度，在最佳聚焦胚胎图像筛选任务中展现优异，并且具有一定的可解释性。