基于多焦面时序图像序列的细胞团特征提取方法及装置

本发明提出一种基于多焦面时序图像序列的细胞团特征提取方法及装置，属于计算机视觉和深度学习技术领域。其中，所述方法包括：对细胞团生长多焦面时序图像序列进行关键焦面筛选，得到对应的单一焦面时序图像序列；对单一焦面时序图像序列进行预处理并归一化后，输入预设的细胞团生长多焦面时序图像序列特征提取模型，得到对应的特征提取结果；其中，该模型由依次连接的空间特征提取模块、时序建模模块、状态转移建模模块和分类预测模块组成。本发明可以有效解决传统模型处理动态医学图像序列时面临的适应性差、稳定性不足、结构冗余等问题，在细胞团生长多焦面时序图像序列特征提取方面具有显著的优势和应用前景。