Ca2+几乎参与了所有重要的细胞生命活动,而胞内钙信号转导（胞内钙响应）是Ca2+传递信息的方式。细胞可以灵敏地察觉到周围发生的变化,并对其做出胞内钙响应;同时,胞内钙信号能调节细胞生命活动;另外,胞内钙信号曲线的特征可以反映细胞的生理活动。因此,在细胞和组织工程的相关研究中,胞内钙信号检测及分析是常见的实验方法。但是,在组织水平上进行传统钙信号分析的过程中,较厚的组织和细胞轮廓的动态变化增加了细胞自动识别的难度,钙信号曲线不规则的特点增加了钙响应峰的自动获取难度,所以需要人工手动识别细胞并标记钙响应峰。由于钙信号分析过程中需要对每个细胞和每个钙响应峰进行分析与识别,数据量大,过程繁琐。所以,传统钙信号分析方法效率低下且准确率得不到保障。而深度学习的优点是通过学习人类识别好的图片或信号,提取人类的识别经验,代替人类完成任务。所以本研究根据深度学习理论和钙信号数据特点,利用全卷积神经网络（FCN）来优化钙成像过程中的细胞识别方法,并构建了长短时记忆（LSTM）型循环神经网络（RNN）“LSTM-F”来识别钙响应峰。另外,为了实现钙信号分析方法的自动化,基于连通域算法构建了自动获取钙信号曲线的方法。改进后的钙信号分析方法,推进了细胞和组织工程研究方法中钙信号分析的全程自动化操作,简化了钙信号分析的处理步骤,提高了钙信号分析的效率,降低了钙信号分析的使用门槛,为钙信号分析方法的普及提供帮助。基于以上,本研究的主要内容和结果如下所示:（1）钙响应数据的获取钙响应数据的获取方法:我们将猪软骨组织原位细胞钙信号作为组织原位细胞钙信号的代表数据,用钙离子荧光探针标记猪原位软骨细胞,利用普通荧光显微镜记录下10分钟内的钙成像视频,人工识别出视频中的细胞并获取其钙曲线,随后对钙曲线中的钙响应峰进行标记。结果显示,我们得到了清晰可用的钙成像图片和能够反映胞内钙响应特征的钙曲线作为研究数据。（2）基于深度学习的细胞识别算法的构建利用全卷积神经网络（FCN）模型进行细胞识别。结果显示,分批次训练FCN模型的方法可行;使用FCN模型识别细胞,减少了前、后处理步骤;将任意尺寸图片输入模型即可迅速得到识别结果,FCN模型相对人工识别细胞的方法节约了99.93%的时间。（3）钙信号曲线自动采集算法的构建将FCN模型分割后的钙成像图片重叠,根据重叠图和钙成像原图利用连通域算法改进钙曲线采集方法。结果显示,重叠图中的细胞轮廓清晰且完整;钙曲线自动采集算法自动获取的钙曲线与人工获取的钙曲线的皮尔逊相关系数保持在0.985左右,这说明自动获取的钙曲线非常接近人工获取的钙曲线。因此钙曲线自动采集算法可以用于后续钙信号的分析研究中。（4）基于深度学习的钙响应峰识别算法的构建利用长短时记忆（LSTM）型循环神经网络（RNN）,根据钙曲线特征自主构建的LSTM-F网络用于钙响应峰的识别。结果显示,我们根据LSTM-F网络训练出的模型可以准确识别大多数常规钙响应峰;LSTM-F模型相较于人工识别,可以迅速识别出钙响应峰,节约了99.97%的时间。