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本发明属于细胞图像处理技术领域,尤其是一种基于深度学习的细胞图像识别方法,包括视觉图像处理模块,所述视觉图像处理模块将细胞图像分解成n*m个传感器大小的图像,传感器为每个细胞采样赋予0到(2b?1)之间的值,所述传感器为每个细胞采样赋予0到(2b?1)之间的值为像素值时,使用二维离散矩阵I(n1,n2)来表示像素值矩阵,像素值矩阵。该基于深度学习的细胞图像识别方法,通过设置滤波器,经过滤波器滤波后的图像特征可使用数据训练模块借助回归方法使得数据集方便形成一个模型,以此模型来对每个细胞中的每个数据实现回归模拟,以此方便对细胞数据未来的变化做出贴合实际的预测,实现能够利用细胞现有的数据自我学习,演变或者预知细胞未来走向。