血管网络发育模式能够反映血管的正常生长过程,为研究生命体发育和肿瘤生长机理提供重要的参考。血管网络发育过程主要受到血液流速和新陈代谢需求等一系列生物力学和生物化学作用的共同调控,具有多时间尺度和空间模式变化复杂的特点。受限于缺少评估血管网络形态变化的图像技术,早期对血管网络发育模式的研究主要聚焦于分子、细胞等因素。随着深度学习的不断发展,越来越多的研究人员将其应用于与医学影像,尤其是与血管网络图像的结合,得到了很好的研究效果。通过对深度学习模型的训练,使得模型能够精确地识别不同发育阶段的血管网络,这有助于分析血管网络的发育模式。本论文完成的主要研究工作和成果如下:(1)对原始数据进行数据增强。针对鸡胚胎血管网络的原始数据多样性少的问题,本文提出了一种用于深度学习评估血管网络发育水平的数据集增强方法。该方法能够有效增加血管网络图像的多样性。(2)基于卷积神经网络的不同发育阶段的血管网络识别。本文将卷积神经网络用于不同发育阶段的血管网络识别,主要包括三个部分:构建模型、训练模型和测试模型。模型经过调试最终分类的正确率达到了98%以上。(3)对测试数据进行可视化操作。在对不同阶段血管网络识别的基础上,本文继续深入研究,对模型的预测进行可视化操作。通过对测试集的可视化操作,便于本文后期对卷积神经网络模型预测结果的解释,同时也能够直观地体现不同发育阶段血管网络的特征。通过上述工作,实验得到了较好的研究结果。通过可视化技术,较好地展现了不同发育阶段血管网络的特征和生长趋势。