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Cellpose+：一种用于染色细胞图像特征提取的形态学分析工具
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
形态学分析在表型药物发现中至关重要。高通量自动成像和机器学习的进步推动了细胞形态特征的分析，促进了药物重用和新疗法的发展。本文综述了形态学分析的流程、策略及数据集，强调深度学习在细胞分割和图像学习中的应用，并探讨了该领域的挑战与机遇。
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关键要点
- 形态学分析是表型药物发现中的重要工具。
- 高通量自动成像能够捕捉单细胞水平的广泛形态学特征。
- 机器学习和深度学习在图像分析方面的进展促进了药物重用和新疗法的发展。
- 本文综述了形态学分析的流程和策略，介绍了基于特征工程和深度学习的分析方法。
- 强调深度学习在细胞分割、图像表征学习和多模态学习中的应用。
- 探讨了形态学分析在表型药物发现中的应用及其面临的挑战与机遇。
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