一种基于荧光图像的神经免疫抗体筛查方法及系统

本发明公开了一种基于荧光图像的神经免疫抗体筛查方法及系统，通过深度学习模型自动学习荧光图像层次化特征，提取抗体形态、分布等复杂信息，经大量样本学习能同时检测多种抗体；确定存在抗体后，预设回归分析层结合训练数据，依据图像特征准确推断浓度，避免人工量化误差；预处理采用自适应加权中值滤波与小波阈值去噪结合算法，有效去噪并保留图像细节，提升图像质量，减少实验条件影响；检测识别过程基于模型自动分析，降低人为干扰，结果更稳定可靠，且从图像获取到确定抗体信息，全流程由计算机自动完成，处理速度快，实现自动化与高效化，大幅缩短检测周期。