[发明专利]一种检测早期iPSCs质量的方法、存储介质及装置

权利要求书

1.一种检测早期iPSCs质量的方法，其特征在于，包括步骤：

获取iPSCs菌落明场显微图像，并根据iPSCs菌落的生长情况对iPSCs菌落明场显微图像进行标记，得到标记后iPSCs菌落明场显微图像；

采用所述标记后iPSCs菌落明场显微图像对基于EfficientDet的目标检测模型进行训练，得到已训练目标检测模型；

将待测iPSCs菌落明场显微图像样本输入所述已训练目标检测模型，输出带有预测类别和边界框的图像。

2.根据权利要求1所述检测早期iPSCs质量的方法，其特征在于，根据iPSCs菌落的生长情况对iPSCs菌落明场显微图像进行标记的步骤包括：

人工观察iPSCs菌落明场显微图像，并在第13天质量评价标准中根据iPSCs菌落的生长情况进行标记；

对iPSCs培养过程中，若在第13天的iPSCs菌落明场显微图像中目标位置无菌落形成，则在第9天的iPSCs菌落明场显微图像中对应位置标记质量差；若在第13天的iPSCs菌落明场显微图像中目标位置形成菌落，则在第9天的iPSCs菌落明场显微图像中对应位置标记质量佳。

3.根据权利要求1所述检测早期iPSCs质量的方法，其特征在于，采用所述标记后iPSCs菌落明场显微图像对基于EfficientDet的目标检测模型进行训练，得到已训练目标检测模型的步骤包括：

将标记后iPSCs菌落明场显微图像划分为训练集图像和测试集图像，其中，训练集图像和测试集图像的数量比为7:3；

采用训练集图像对基于EfficientDet的目标检测模型进行训练，得到已训练目标检测模型。

4.根据权利要求3所述检测早期iPSCs质量的方法，其特征在于，采用训练集图像对基于EfficientDet的目标检测模型进行训练之前包括步骤：

手动筛选和过滤出跨界单元区域小于预设区域的细胞。

5.根据权利要求3所述检测早期iPSCs质量的方法，其特征在于，采用训练集图像对基于EfficientDet的目标检测模型进行训练的步骤中，通过对所述训练集图像进行旋转角度、调整饱和度、调整曝光或调整色调生成更多训练集图像。

6.根据权利要求1所述检测早期iPSCs质量的方法，其特征在于，所述基于EfficientDet的目标检测模型包括EfficientNets主干网络、双向特征金字塔网络BiFPN以及类/边界框网络。

7.根据权利要求6所述检测早期iPSCs质量的方法，其特征在于，所述双向特征金字塔网络BiFPN集成了双向跨尺度连接和快速归一化融合，其输出公式为：和其中，w1为学习权重，是自上而下路径中，第6级的中间特征，而是自下而上路径中，第六级的输出特征。

8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-7任意一项所述检测早期iPSCs质量的方法中的步骤。

9.一种检测早期iPSCs质量的装置，其特征在于，包括处理器，适于实现各指令；以及存储介质，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-7任意一项所述检测早期iPSCs质量的方法中的步骤。