摘要 細(xì)胞形態(tài)是原始的生物學(xué)特征，可以提供有關(guān)細(xì)胞生理或病理狀況的內(nèi)在信息。與通過肉眼比對(duì)分析細(xì)胞形態(tài)的方法相比，基于人工智能（Artificial intelligence， AI）的圖像識(shí)別方法有望提高分析速度和精度。本研究建立了細(xì)胞形態(tài)圖像分割、識(shí)別和計(jì)數(shù)的氧化損傷分析模型，并將其用于研究紅細(xì)胞抗氧化的動(dòng)態(tài)過程。結(jié)果表明，以正常紅細(xì)胞比率計(jì)，本模型獲得了與經(jīng)典生化指標(biāo)一致的結(jié)果，表明本模型可用于分析紅細(xì)胞氧化損傷程度。本方法無需細(xì)胞染色或細(xì)胞破碎等操作，可在2 h 內(nèi)獲取結(jié)果；而且因?yàn)椴捎蔑@微圖像獲取細(xì)胞形態(tài)信息，可實(shí)現(xiàn)細(xì)胞的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。本模型有望拓展應(yīng)用于環(huán)境毒理學(xué)有關(guān)細(xì)胞形態(tài)、細(xì)胞活性水平等方面的研究。

關(guān)鍵詞 圖像識(shí)別；紅細(xì)胞形態(tài)；氧化損傷；人工智能

形狀是細(xì)胞的基本生物學(xué)特征，可在一定程度上反映細(xì)胞的生理狀態(tài)或因不同生理?xiàng)l件導(dǎo)致的變化[1]。Shaker 等[1]采用細(xì)胞形態(tài)計(jì)量學(xué)分析揭示了單個(gè)細(xì)胞在生理或病理?xiàng)l件下的有效信息。采用先進(jìn)的微流控技術(shù)、原子力顯微鏡[2]、拉曼光譜儀[3]和光學(xué)顯微鏡[3]等可以對(duì)單細(xì)胞的細(xì)胞活力、計(jì)數(shù)和分類等進(jìn)行分析。血細(xì)胞形態(tài)分析對(duì)于正確且有效的臨床決策至關(guān)重要[4]。Toepfner 等[5]對(duì)血液中各類細(xì)胞形態(tài)進(jìn)行分析，無需經(jīng)過繁瑣的樣品預(yù)處理即可通過血液細(xì)胞形態(tài)-流變表型檢測(cè)人類疾病狀況。最近的研究顯示， SARS-CoV-2 感染患者的紅細(xì)胞輸氧功能下降且形狀不規(guī)則，其形態(tài)學(xué)特征可用于診斷[3]。Tsai 等[6]采用細(xì)胞的化學(xué)組分量化細(xì)胞形態(tài)特征，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)，可以實(shí)現(xiàn)正常細(xì)胞和腫瘤細(xì)胞之間形態(tài)差異的可視化檢測(cè)。

近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用備受關(guān)注。機(jī)器學(xué)習(xí)可以從光學(xué)顯微實(shí)驗(yàn)的圖像中提取可用于細(xì)胞識(shí)別、細(xì)胞特征定量分析、形態(tài)學(xué)分析和計(jì)數(shù)等方面的信息[7]。U-Net 網(wǎng)絡(luò)作為一種圖形分割算法，已被用于生物醫(yī)學(xué)圖像研究中[8-9]。Zhang 等[8]提出了一種基于U-Net 網(wǎng)絡(luò)的受激拉曼散射圖像的自動(dòng)細(xì)胞計(jì)數(shù)框架。Kassim 等[9]提出了一種基于聚類的雙深度學(xué)習(xí)架構(gòu)RBCNet，用于檢測(cè)瘧疾診斷涂片顯微圖像中的紅細(xì)胞。YOLOv3 作為一種目標(biāo)檢測(cè)算法，在醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，如血細(xì)胞和組織細(xì)胞的檢測(cè)識(shí)別[10-11]。

本研究建立了一種利用機(jī)器學(xué)習(xí)輔助圖像識(shí)別研究紅細(xì)胞抗氧化的方法。建立的模型對(duì)紅細(xì)胞的形態(tài)識(shí)別和計(jì)數(shù)的平均準(zhǔn)確率達(dá)到94%～99%。以正常形態(tài)的紅細(xì)胞比率計(jì)，此模型得到的結(jié)果和細(xì)胞生化指標(biāo)以及流式細(xì)胞儀計(jì)數(shù)結(jié)果有很好的相關(guān)性。本研究以過氧化氫為氧化劑、丙酮酸鈉為抗氧化劑，研究細(xì)胞抗氧化的動(dòng)態(tài)過程，結(jié)果表明，此模型能夠預(yù)測(cè)紅細(xì)胞的氧化/抗氧化行為，在預(yù)測(cè)紅細(xì)胞氧化損傷程度時(shí)與標(biāo)準(zhǔn)生化方法具有高度的一致性。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 儀器與試劑

CLM-170B-8 型細(xì)胞培養(yǎng)箱（新加坡ESCO 公司）；AL204-IC 型分析天平（瑞士梅特勒-托利多儀器公司）；SP8i 型徠卡激光共聚焦顯微鏡（美國(guó)LEICA 公司）；5425 R 型高速冷凍離心機(jī)（德國(guó)Eppendorf 公司）；UV-1900 型紫外-可見分光光度計(jì)（日本Shimaduz 公司）；TU-100 型恒溫金屬?。ㄉ虾Ｒ缓憧萍加邢薰荆籒E02 型酶標(biāo)儀（美國(guó)BioTek 公司）；A00-1-1102 型流式細(xì)胞儀（蘇州貝克曼庫爾特生物科技有限公司）；高壓滅菌鍋（上海博迅醫(yī)療生物儀器有限公司）。

100 mmol/L 丙酮酸鈉（優(yōu)級(jí)純，上?？乱庹軐?shí)驗(yàn)室）；30% 過氧化氫（分析純，杭州名鑫雙氧水有限公司）；無菌雙蒸水（上海源葉生物科技有限公司）；Lipid Peroxidation MDA Assay Kit（上海碧云天生物技術(shù)有限公司）；紅細(xì)胞保存液和ACD 血液抗凝劑（無菌，大連美侖生物技術(shù)有限公司）；磷酸鹽緩沖溶液（PBS，無菌， pH=7.4， 3.49 g/L Na2HPO4·12H2O， 0.2 g/L KH2PO4， 0.2 g/L KCl，浙江吉諾生物醫(yī)藥技術(shù)有限公司）；聚賴氨酸（Poly-L-lysine，無菌，美國(guó)ScienCell 公司）；紅細(xì)胞沉降液（無菌，深圳市達(dá)科為生物工程有限公司）。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 紅細(xì)胞樣本的制備

取25 歲健康女性志愿者靜脈血（志愿者知情同意，血液樣本用乙二胺四乙酸二鉀抗凝，江門市人民醫(yī)院檢驗(yàn)，結(jié)果見電子版文后支持信息表S1。本研究已經(jīng)得到相關(guān)倫理委員會(huì)批準(zhǔn)）作為血液樣本，用PBS（pH=7.4）洗滌2 次， 1500 r/min 離心10 min， 用紅細(xì)胞保存液配制紅細(xì)胞比積為0.1～0.2 的紅細(xì)胞懸液，在4 ℃保存。后續(xù)分析均在采血后3 h 內(nèi)完成。

為了粘附紅細(xì)胞，將玻底培養(yǎng)皿進(jìn)行增強(qiáng)粘附性修飾。聚賴氨酸是一種合成的正電荷氨基酸鏈，通過改變培養(yǎng)底物上的表面電荷增強(qiáng)細(xì)胞粘附。首先，在玻底培養(yǎng)皿中注入2 mL 用無菌水配制的2 μg/mL聚賴氨酸溶液，輕晃培養(yǎng)皿使溶液完全鋪展后，于37 ℃恒溫培養(yǎng)1 h；取出聚賴氨酸溶液，用無菌水沖洗培養(yǎng)皿2 次，然后加入處理過的紅細(xì)胞懸液。在此之前，無需干燥培養(yǎng)皿，可在所取的紅細(xì)胞懸液內(nèi)加入相當(dāng)于紅細(xì)胞懸液1/4 體積的紅細(xì)胞沉降液，加速紅細(xì)胞沉降。

1.2.2 脂質(zhì)過氧化物的測(cè)定

取30 mL 紅細(xì)胞懸液，平均分成15 組， 1500 r/min 離心5 min，棄去上清液；將紅細(xì)胞分別置于25 mmol/L 丙酮酸鈉抗氧化劑、5～50 μmol/L（梯度為5 μmol/L）及50～250 μmol/L（梯度為50 μmol/L）過氧化氫氧化劑中，于37 ℃恒溫孵育2 h 后，用丙二醛（MDA）檢測(cè)試劑盒對(duì)不同處理?xiàng)l件下的紅細(xì)胞產(chǎn)生的MDA 進(jìn)行定量檢測(cè)。

1.2.3 高鐵血紅蛋白（MetHb）的測(cè)定

取10 mL 紅細(xì)胞懸液，平均分成5 組， 1500 r/min 離心5 min， 棄去上清液；將紅細(xì)胞分別置于25 mmol/L 丙酮酸鈉抗氧化劑、25～45 μmol/L（梯度為5 μmol/L）的過氧化氫氧化劑中，于37 ℃恒溫孵育2 h。將紅細(xì)胞用水破溶（紅細(xì)胞懸液與水的體積比為1∶10）， 12000 r/min 離心5 min，上清液用紫外-可見分光光度計(jì)進(jìn)行光譜測(cè)量[12]，根據(jù)血紅蛋白和MetHb 的特征吸收峰（577 和630 nm）強(qiáng)度計(jì)算MetHb 的百分比。

1.2.4 流式細(xì)胞術(shù)檢測(cè)

對(duì)照組：取2 mL 紅細(xì)胞懸液，不進(jìn)行任何處理；實(shí)驗(yàn)組：取10 mL 紅細(xì)胞懸液，平均分成5 組，分別以1500 r/min 離心5 min，棄去上清液，紅細(xì)胞分別置于25 mmol/L 丙酮酸鈉抗氧化劑中，再分別添加過氧化氫氧化劑至終濃度為0、25、30、35 和40 μmol/L，于37 ℃恒溫孵育2 h。采用流式細(xì)胞儀檢測(cè)紅細(xì)胞樣本，基于紅細(xì)胞前向散射（FSC）和側(cè)向散射（SSC）參數(shù)，分別獲得FSC/SSC 點(diǎn)圖、FSC/細(xì)胞計(jì)數(shù)和SSC/細(xì)胞計(jì)數(shù)[13]。

1.2.5 紅細(xì)胞氧化損傷程度預(yù)測(cè)模型

U-Net 網(wǎng)絡(luò)是一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），具有編碼器-解碼器的對(duì)稱結(jié)構(gòu)，因結(jié)構(gòu)形似英文字母“U”而被稱為U-Net，其在語義分割方面有顯著的效果（電子版文后支持信息圖S1）。本研究采用U-Net 網(wǎng)絡(luò)對(duì)紅細(xì)胞圖像進(jìn)行分割，從而實(shí)現(xiàn)提取正常紅細(xì)胞的目標(biāo)。YOLOv3 網(wǎng)絡(luò)是YOLO（You Only Look Once）系列網(wǎng)絡(luò)的第3 個(gè)版本， YOLOv3 由主干特征提取網(wǎng)絡(luò)Darknet-53（即53 層卷積層）以及多尺度預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)兩部分組成，主干網(wǎng)絡(luò)使用了多個(gè)殘差模塊連接，有效解決了網(wǎng)絡(luò)深化過程中梯度消失的問題（電子版文后支持信息圖S2）。在很多目標(biāo)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)中， YOLOv3 網(wǎng)絡(luò)具有較高的精度，能很好地平衡精度和速度。基于此，本研究采用YOLOv3 算法對(duì)細(xì)胞進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別和自動(dòng)計(jì)算，并得到正常形態(tài)的紅細(xì)胞比率。

獲取紅細(xì)胞圖像后，實(shí)驗(yàn)的關(guān)鍵點(diǎn)在于對(duì)正常形態(tài)的紅細(xì)胞和全部紅細(xì)胞進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別和計(jì)數(shù)。首先，采用SP8i 型徠卡激光共聚焦顯微鏡對(duì)不同條件處理的紅細(xì)胞進(jìn)行明場(chǎng)成像（圖1A）。對(duì)正常形態(tài)的紅細(xì)胞圖像（圖1B）打標(biāo)，并以此作為數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練U-Net 算法模型，得到分割提取正常形態(tài)紅細(xì)胞的掩膜圖像（圖1C）；訓(xùn)練YOLOv3 模型識(shí)別正常紅細(xì)胞（圖1D）；對(duì)所有紅細(xì)胞打標(biāo)，訓(xùn)練YOLOv3 模型識(shí)別包括正常細(xì)胞和異常細(xì)胞在內(nèi)的所有紅細(xì)胞（圖1E）。最后，計(jì)算正常形態(tài)紅細(xì)胞占所有紅細(xì)胞的比率，并作為氧化損傷的判定依據(jù)（圖1F）。

2 結(jié)果與討論

2.1 紅細(xì)胞形態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確性

首先采用氧化劑刺激正常形態(tài)的紅細(xì)胞，獲得不同形狀的細(xì)胞，用于考察模型識(shí)別細(xì)胞的準(zhǔn)確性。在經(jīng)過氧化損傷后的紅細(xì)胞原始圖像（圖2A）中，除兩面凹的正常細(xì)胞狀態(tài)（圖2B）外，還可觀察到有一部分紅細(xì)胞雖保持了圓餅形狀，但中心部分已經(jīng)塌陷，形成口紅形結(jié)構(gòu)（圖2C），另外，還有少量紅細(xì)胞已不再具備圓餅形狀，呈現(xiàn)鋸齒狀（圖2D）或棘形（圖2E）。

隨著紅細(xì)胞的氧化損傷程度加重，其形態(tài)也會(huì)發(fā)生變化。如果采用細(xì)胞形態(tài)的變化程度表征其氧化損傷程度，需要能夠正確識(shí)別細(xì)胞形態(tài)；如果采用每張圖片中正常紅細(xì)胞占所有紅細(xì)胞的比率判定其氧化損傷程度，需要能夠?qū)φ＜t細(xì)胞和全部紅細(xì)胞自動(dòng)識(shí)別并計(jì)數(shù)。圖2A 和圖2F 分別為原始圖像和經(jīng)U-Net 分割處理后的圖像，在圖2F 中用綠色標(biāo)記了被識(shí)別為正常狀態(tài)的紅細(xì)胞。二者疊加后，如圖2G所示，幾乎所有正常形態(tài)的紅細(xì)胞都能被準(zhǔn)確檢測(cè)和識(shí)別，未被識(shí)別為正常的紅細(xì)胞都發(fā)生了明顯的形態(tài)變化，呈鋸齒狀或棘形。U-Net 對(duì)正常形態(tài)紅細(xì)胞分割訓(xùn)練的結(jié)果（電子版文后支持信息圖S3、表S2和表S3）表明，此模型在測(cè)試集上的實(shí)驗(yàn)平均精度為98.8%，在正常形態(tài)細(xì)胞分割方面表現(xiàn)良好。

采用YOLOv3 對(duì)圖2A 和2F 中的細(xì)胞計(jì)數(shù)（圖2H 和2I），被識(shí)別的細(xì)胞用錨框標(biāo)出，錨框個(gè)數(shù)即為細(xì)胞個(gè)數(shù)，圖2A 和2F 中的所有細(xì)胞均被識(shí)別出來。計(jì)數(shù)結(jié)果（電子版文后支持信息表S4）表明，對(duì)于全部細(xì)胞識(shí)別的平均精度達(dá)到98.1%，對(duì)于分割結(jié)果中細(xì)胞（正常形態(tài)紅細(xì)胞）識(shí)別的平均精度達(dá)到99.5%，說明此模型對(duì)細(xì)胞的識(shí)別計(jì)數(shù)比較準(zhǔn)確。以下3 種情況需要注意：（1）已經(jīng)變形的細(xì)胞可以被識(shí)別出來并正確計(jì)數(shù)（圖2H 標(biāo)記Ⅰ）；（2）大部分處在圖像邊緣位置的細(xì)胞雖未完整成像，也可被正確計(jì)數(shù)（圖2H 標(biāo)記Ⅱ），但圖2I 中標(biāo)記Ⅱ的紅細(xì)胞未被計(jì)數(shù)；（3）在部分區(qū)域內(nèi)，如果細(xì)胞緊鄰或部分重疊，會(huì)被重復(fù)計(jì)數(shù)（圖2H 和圖2I 標(biāo)記Ⅲ、Ⅳ），這可能是由于訓(xùn)練樣本不足，導(dǎo)致模型訓(xùn)練效果沒有達(dá)到最好，可通過將紅細(xì)胞粘附在培養(yǎng)皿底部（見1.2.1 節(jié)）部分解決此問題。雖然上述情況（2）和（3）導(dǎo)致了細(xì)胞計(jì)數(shù)錯(cuò)誤，但采用U-Net 結(jié)合YOLOv3 的數(shù)據(jù)集測(cè)試結(jié)果和多張圖片的統(tǒng)計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確率高達(dá)94%～99%。因此，可以認(rèn)為此模型在細(xì)胞的識(shí)別和計(jì)數(shù)方面具有優(yōu)異的性能。

2.2 紅細(xì)胞氧化損傷程度預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性

紅細(xì)胞變形與其氧化應(yīng)激呈正相關(guān)[14]，形態(tài)異常的紅細(xì)胞與氧化應(yīng)激和慢性炎癥標(biāo)志物顯著相關(guān)[15]。為了分析紅細(xì)胞的氧化損傷，建立AI 算法評(píng)估紅細(xì)胞氧化損傷的結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)生化方法測(cè)定紅細(xì)胞膜脂質(zhì)氧化物MDA 評(píng)估紅細(xì)胞氧化損傷結(jié)果之間的相關(guān)性，以初步驗(yàn)證模型的可行性。此外，血紅蛋白氧化后會(huì)形成MetHb， MetHb 過量會(huì)導(dǎo)致機(jī)體功能性缺氧。正常形態(tài)紅細(xì)胞的比率隨著MDA 含量增加而逐漸降低（圖3），同樣也會(huì)隨著MetHb 含量增加而逐漸降低（圖4）。由于MDA 和MetHb 是紅細(xì)胞發(fā)生氧化應(yīng)激的生化指標(biāo)[16]，反映紅細(xì)胞氧化損傷的程度，因此正常形態(tài)紅細(xì)胞比率也可反映其氧化損傷程度。

流式細(xì)胞術(shù)通常用于表征液流中的混合細(xì)胞群，能夠分離不同大小和含量的細(xì)胞群。機(jī)器學(xué)習(xí)輔助圖像識(shí)別獲得的正常形態(tài)的紅細(xì)胞比率和流式細(xì)胞儀FSC/細(xì)胞計(jì)數(shù)和SSC/細(xì)胞計(jì)數(shù)的結(jié)果二者擬合的相關(guān)系數(shù)（R2）為0.998（電子版文后支持信息圖S4），進(jìn)一步驗(yàn)證了此模型的可行性。

綜上，機(jī)器學(xué)習(xí)輔助圖像識(shí)別獲得的正常形態(tài)的紅細(xì)胞比率與3 種評(píng)估紅細(xì)胞氧化損傷的經(jīng)典生化指標(biāo)的測(cè)量值具有很好的相關(guān)性。

2.3 紅細(xì)胞形狀對(duì)氧化/抗氧化活性化合物的劑量依賴性

紅細(xì)胞形狀對(duì)氧化/抗氧化活性化合物的劑量具有依賴性[17]。本研究應(yīng)用AI 算法研究這種關(guān)系，以過氧化氫為氧化劑，丙酮酸鈉為抗氧化劑，丙酮酸鈉可以通過促進(jìn)細(xì)胞代謝改善有氧代謝。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， 25 mmol/L 丙酮酸鈉不會(huì)損傷紅細(xì)胞（圖5A）。固定丙酮酸鈉濃度為25 mmol/L， 加入不同濃度的過氧化氫，隨著過氧化氫濃度增加，正常形態(tài)的紅細(xì)胞比率降低，表明紅細(xì)胞氧化損傷的程度加深。當(dāng)過氧化氫濃度低于30 μmol/L 時(shí)，正常形態(tài)的紅細(xì)胞比率變化較??；當(dāng)過氧化氫濃度高于30 μmol/L 后，正常形態(tài)的紅細(xì)胞比率出現(xiàn)跳躍式下降（圖6）。利用AI 構(gòu)建的紅細(xì)胞氧化損傷程度預(yù)測(cè)模型得出過氧化氫濃度為30 μmol/L 時(shí)是紅細(xì)胞形態(tài)變化的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，過氧化氫濃度低于30 μmol/L 時(shí)，大部分紅細(xì)胞的形態(tài)正常，只有少量細(xì)胞發(fā)生形變；過氧化氫濃度高于30 μmol/L 時(shí)，丙酮酸鈉的抗氧化作用不足以抵消過氧化氫的氧化作用，大量紅細(xì)胞因?yàn)檠趸瘧?yīng)激而損傷，形態(tài)發(fā)生變化，導(dǎo)致正常形態(tài)的紅細(xì)胞比率驟降。

作為對(duì)照，在同樣的條件下，研究了紅細(xì)胞脂質(zhì)氧化物MDA 含量和MetHb 含量與加入的過氧化氫濃度的變化規(guī)律。隨過氧化氫濃度增加， MDA 含量增大，表明氧化損傷程度增加。當(dāng)過氧化氫濃度低于30 μmol/L 時(shí)， MDA 含量變化較??；濃度超過30 μmol/L 后MDA 含量就會(huì)出現(xiàn)跳躍式上升（圖7）。MetHb 含量表現(xiàn)出相同的變化趨勢(shì)和轉(zhuǎn)折點(diǎn)，這與AI 模型的結(jié)果高度一致（圖8）。

采用流式細(xì)胞術(shù)表征細(xì)胞簇時(shí)，紅細(xì)胞分布和基于FSC 的形態(tài)參數(shù)能夠顯示出較大的個(gè)體之間和介質(zhì)間的變異[13]。作為對(duì)照組，未采用氧化/抗氧刺激的紅細(xì)胞大部分保持較好的雙面凹圓餅狀，成群（圖9A）。對(duì)照組和25 mmol/L 丙酮酸鈉組（圖9B）中完整形態(tài)的紅細(xì)胞的百分比分別為97.85%和94.47%。25 和30 μmol/L 過氧化氫氧化劑下，完整形態(tài)的紅細(xì)胞的百分比分別為91.96%（圖9C）和89.17%（圖9D）。當(dāng)過氧化氫濃度升至35 和40 μmol/L 后，完整紅細(xì)胞的百分比分別顯著下降至69.49%（圖9E）和47.95%（圖9F），這與AI 算法獲得的結(jié)果高度一致。綜上，機(jī)器學(xué)習(xí)輔助圖像識(shí)別的方法和傳統(tǒng)生化指標(biāo)測(cè)定的方法在預(yù)測(cè)紅細(xì)胞氧化損傷的動(dòng)態(tài)過程方面具有高度的一致性，表明此模型具有較好的實(shí)用性。

3 結(jié)論

本研究以紅細(xì)胞為模型，建立了一種機(jī)器學(xué)習(xí)輔助圖像識(shí)別的方法，用于預(yù)測(cè)紅細(xì)胞的氧化損傷程度。本方法具備以下優(yōu)點(diǎn)：（1）在對(duì)紅細(xì)胞施加氧化/抗氧化刺激的動(dòng)態(tài)過程中，機(jī)器學(xué)習(xí)輔助圖像識(shí)別的方法和標(biāo)準(zhǔn)生化方法預(yù)測(cè)紅細(xì)胞氧化損傷程度的結(jié)果具有很好的一致性；（2）本方法不需要測(cè)量生化指標(biāo)，從拍照開始到計(jì)算機(jī)處理，可在2 h 內(nèi)獲取結(jié)果，極大地節(jié)約了實(shí)驗(yàn)時(shí)間；（3）本方法除了普通的倒置顯微鏡，不需要其它檢測(cè)儀器，極大地節(jié)約了實(shí)驗(yàn)成本。本研究建立的機(jī)器學(xué)習(xí)輔助圖像識(shí)別的方法為評(píng)估紅細(xì)胞氧化損傷程度提供了一條新途徑。另外，本方法也可用于研究伴隨著細(xì)胞形態(tài)變化的其它生理過程，如干細(xì)胞的分化和環(huán)境毒理學(xué)研究等。

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