【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，更具体地说，本专利技术涉及一种基于多模态数据的干细胞质量预测系统及方法。
技术介绍
1、干细胞凭借其自我更新能力和多向分化潜能，在再生医学、组织工程、药物筛选和疾病建模等领域展现出巨大的应用前景。随着干细胞研究和应用的快速发展，干细胞质量评估具有重要的意义。
2、在传统的干细胞质量评估方法中，主要依赖于生物化学分析和分子生物学技术，如流式细胞术、免疫组化、基因表达分析等。这些方法虽然能够提供干细胞的分子特征信息，但通常需要对细胞进行固定或裂解处理，导致细胞无法继续用于后续实验或临床应用。此外，这些方法操作复杂、耗时长、成本高，难以满足大规模干细胞生产和应用中的质量控制需求。此外，还有基于图像分析的干细胞质量评估方法多采用静态图像分析技术，仅关注干细胞在某一时间点的形态特征。这种静态评估方法无法捕捉干细胞在培养过程中的动态变化，而干细胞的质量不仅体现在某一时刻的状态，更体现在其整个生长发育过程中的形态演变和功能表现。缺乏对干细胞动态特性的考量使得现有评估方法的准确性和预测性受到限制。
【技术保护点】
1.一种基于多模态数据的干细胞质量预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的干细胞质量预测方法，其特征在于，所述将干细胞区域图像序列中的每个干细胞区域图像分为若干区块包括：将干细胞区域图像序列中的每张图像，通过等间隔分布的横向与竖向分割线划分为若干区块；
3.根据权利要求2所述的一种基于多模态数据的干细胞质量预测方法，其特征在于，所述干细胞参考库包括区域参考图像序列集和单细胞参考图像序列集；
4.根据权利要求3所述的一种基于多模态数据的干细胞质量预测方法，其特征在于，所述根据第一张干细胞区域图像和培养...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态数据的干细胞质量预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的干细胞质量预测方法，其特征在于，所述将干细胞区域图像序列中的每个干细胞区域图像分为若干区块包括：将干细胞区域图像序列中的每张图像，通过等间隔分布的横向与竖向分割线划分为若干区块；
3.根据权利要求2所述的一种基于多模态数据的干细胞质量预测方法，其特征在于，所述干细胞参考库包括区域参考图像序列集和单细胞参考图像序列集；
4.根据权利要求3所述的一种基于多模态数据的干细胞质量预测方法，其特征在于，所述根据第一张干细胞区域图像和培养条件筛选出区域参考图像序列包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于多模态数...
【专利技术属性】
技术研发人员：高山峨，
申请(专利权)人：上海纽诺瑞医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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