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日本东京医科齿科大学（TMDU）的研究人员发布了，一种基于深度学习的自动细胞跟踪(DeepACT)技术；该技术可用于识别人工培养的干细胞，且可以无创伤监测控制干细胞质量。为大规模标准化无创伤控制培养干细胞提供了重要手段。 DeepACT基于深度学习的级联细胞检测方法和基于卡尔曼滤波器算法的跟踪方法相结合，在培养物的相差图像中，成功跟踪了密集的人表皮角质形成细胞集落内的单个细胞。研究人员评估后得出结论，与肉眼识别相比 ，DeepACT对于角质干细胞的识别非常准确。
