预测以细胞为基质的抗体核型类别的方法、设备和介质

摘要

本公开的实施例涉及一种预测以细胞为基质的抗体核型类别的方法、设备和介质。根据该方法，获取关于以细胞为基质的抗体的间接免疫荧光图像；基于经训练的细胞级核型识别模型，识别间接免疫荧光图像中的多个细胞的位置和预测核型类别；基于所识别的位置和预测核型类别，确定间接免疫荧光图像的细胞类别分布数据；获取间接免疫荧光图像的多个预先确定的图像特征；以及利用经训练的机器学习模型，基于细胞类别分布数据以及多个预先确定的图像特征，确定间接免疫荧光图像属于每一预测核型类别的置信度，以便基于该置信度确定间接免疫荧光图像的最终核型类别。由此，能够准确并全面地预测出各种以细胞为基质的抗体的核型类别。