CN119444757A 一种免疫细胞的状态分析方法及系统 （深圳中旭细胞再生医学研究有限公司）_第1页
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司道田东社区深盐路2028号大百汇生命本发明公开了一种免疫细胞的状态分析方到了提升免疫细胞活性状态预测的准确性和全2使用显微成像设备采集免疫细胞的运动图像按照所述轮廓像素数据标签对所述免疫细胞进行时间序列下的轨迹将所述运动轨迹像素数据输入动态变化率识别模型中，根据所述动将所述动态变化特征嵌入向量输入免疫细胞状态预测大模型中进行状设置双边缘阈值，根据所述双边缘阈值对所述梯度幅值进行赋值，得建立所述运动图像序列中每帧图像之间的免疫细胞关联根据所述关联关系，定位每帧图像中与所述轮廓像素数据标签根据所述运动图像序列的时间序列连接所述连续轮廓像素数据根据所述动态变化率识别模型对所述运动轨迹像素数据进行像将各个序列下的所述像素位移变化速度输出将各个序列下的所述像素位移变化加速度输出将所述运动图像序列下的像素位移变化速度均值和像素位移变化加速度均值输出为;3i为基于所述动态变化特征嵌入向量分析后的细胞状态预测结果，Softmax用于嵌入向量中各个特征的权重，为归一化后输入数据中第j个动态变化特征的向量j为进行修正的偏置项，j为特征的索引，n为所述动态变化特征嵌入向量中特征的数对所述运动图像序列进行视觉图像识别，获取所述免疫细胞的视根据所述形态特征嵌入向量样本对所述免疫细胞状态预测大模型进行模态融合训练，以所述活性检测数据作为模型训练的标签数据对所述免疫细胞状态预测大模型进行边缘检测模块：对所述运动图像序列进行边缘检测，标记所述免疫轨迹追踪模块：按照所述轮廓像素数据标签对所述免疫细胞进行时间识别模块：将所述运动轨迹像素数据输入动态变化率识别模状态预测模块：将所述动态变化特征嵌入向量输入免疫细胞状态45使用显微成像设备采集免疫细胞的运动图像6体来说，通过Sobel算子分别计算图像在水平方向和垂直方向上的梯度值（即灰度值变化建立所述运动图像序列中每帧图像之间的免疫细胞关联关系；根据所述关联关7时间点的像素坐标；将免疫细胞的运动轨迹像素数据输入到动态变化率识别模型中，动态变化率识别模型能够计算出免疫细胞运动轨迹的第一阶变化率（即速度）、第二阶变化率特征；将计算得到的第一阶变化率、第二阶变化率以及变化率均值组合成动态变化特征嵌入向量，动态变化特征嵌入向量是一个高维特征表示，包含了免疫细胞运动的动态特征信息。素位移变化速度均值和像素位移变化加速度均值输出为变8素位移变化速度输出为第一阶变化率，将逐帧的像素位移变化加速度输出为第二阶变化特征值归一化可以消除不同特征值的量纲差异，确保输入数据的特征其中C为细胞可能状态的类别数，yk为每个类别对应的得分，9交叉熵损失函数作为优化目标，模型根据输入的动态变化特征和视觉形态特征嵌入向量，[0041]实施例二，基于与前述实施例中一种免疫细胞的状态分建立所述运动图像序列中每帧图像之间的免疫细胞关联关系；根据所述关联关度均值和像素位移变化加速度均值输出为变化其中，yi为基于所述动态变化特征嵌入向量分析后的细胞状态预测结果，Softmax用于将输入的动态变化特征嵌入向

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