据观察线粒体疾病一般是由线粒体DNA或天然DNA的遗传或突变引起的,这些疾病会使线粒体中的蛋白质或RNA分子的原始功能受到影响。线粒体细胞疾病有可能干扰生物体的正常功能,甚至导致生物体死亡,因此,有必要对线粒体细胞疾病进行检测,找出预防措施。通过线粒体细胞显微图像可以检测出其细胞形态,综合分析这些图像可以用来检测患病细胞,进而对线粒体疾病的未来行为进行预测与分类。面对这一问题人眼难以准确分辨这些细胞图像中的细微差别,而人工智能可以在检测这些图像中隐藏的固有模式方面发挥重要作用,通过对显微镜图像数据智能化分析,可以提前识别疾病,从而为临床和疾病问题提供解决方案。鉴于正常和受影响的线粒体细胞具有不同的形态特征,疾病改变了线粒体细胞的形态,检测细胞形态的变化以及与此变化相关的时间具有重要的生物学意义。我们主要研究分析线粒体细胞的显微图像,主要研究成果和创新点如下:1提出了一种正常的和药物处理的细胞图像关联分析算法,简称为IC。实验结果表明,该方法具有较好的相关性。2.提出了一种基于卷积神经网络的正常和药物处理的细胞图像识别算法·通过实验验证了分类的准确性,并与传统的方法进行了比较。3.分析了正常细胞与疾病细胞的差异,提出了一种基于卷积神经网络的正常和疾病细胞的分类算法,并通过实验验证了该算法的有效性。4.分析了线粒体细胞动力学,提出了一种线粒体细胞器运动分类算法(MOMC)。细胞的行为可以通过组织形态发生来描述,包括组织的迁移、分裂或死亡,并受分子尺度的调节。从显微图像中自动检测细胞已成为细胞基础实验的一个重要步骤。我们设计了一种融合了K-Means、贝叶斯分类器和灰度阈值等方法的研究方案,对实时图像中的线粒体细胞形态变化进行分类。该方案包括以下步骤:首先将RGB图像转换成灰度图像,然后利用非锐化滤波器对图像进行调整,再应用0.65的全局阈值,得到一个候选细胞质的黑白晶体图像,并计算出细胞质特征,最后进行细胞质裁剪,结合200x200像素,寻找候选核。细胞受药物影响,包括药物的作用、粘度和药物治疗细胞的强度等,是进化生物学与精确医学领域的一项关键课题。由于受到药物影响的细胞数量非常大,始终困扰着该领域的研究。针对这一问题,本文设计了一个基于深度学习的框架DNCIC(Drug and normal cell image classification)可以准确预测正常线粒体和很少观察到的药物影响细胞。为了进行优化,我们使用共焦显微镜线粒体图像数据集对卷积神经网络进行训练,并用正常和受影响的细胞图像对算法进行了验证。我们训练的CNN模型对TPEF(双光子激发荧光探针)图像进行分类(正常细胞和受影响细胞),准确率可达到98%。本研究结果为药物影响细胞的诊断提供了依据。细胞分类是指从线粒体图像中检测正常和患病细胞。在生命体中,有些细胞可能属于不同的类别,使得难以对细胞进行准确分类。目前最先进的细胞分类方法是基于肿瘤细胞分类而发展起来的,并不适用于疾病细胞和正常细胞的分类。本文研究了两种被广泛用于分类和区分正常和疾病细胞方法的性能。数以百万计的正常细胞受到控制性生长,不受控制的生长可能与疾病的原因有关,但由于难以区分正常细胞和患病细胞,其临床应用仍然有限。现有研究仅限于系统地鉴定正常和患病的细胞。本文提出深度分类网络NDCC(Normal and diseased cell classification)用于收集病态和正常细胞的信息,以及准确的细胞分类和去除假阳性的验证网络。通过综合使用机器学习方法、逻辑回归(LR)、支持向屋机(SVM)和卷积神经网络(CNN).成功发现CNN对正常和患病细胞进行了更好的分类。利用正常细胞和患病细胞这两种类型的图像,我们训练了一种卷积神经网络,该网络能以98%的准确率识别患病细胞,并能发现正常细胞和患病细胞,进一步提高了人类患病细胞的临床应用。线粒体是高度动态的细胞器,能够在几秒钟内改变大小、形状和位置。线粒体细胞器运动是指找到分裂和融合的问题,并为细胞产生能量。为了解决线粒体细胞运动分类的问题,本文提出一种利用卷积神经网络进行线粒体运动分类的深度学习方法MOMC(Mitochondrial organelle movement classification)。该方法包含三个阶段:1)首先通过GoogLeNet提取局部特征描述,然后通过ResNet-50生成中间层特征,2)通过lnception-V3模型生成全局描述符特征,3)线粒体细胞器运动位置的最终分类。