数字聚合酶链式反应（digital Polymerase Chain Reaction,dPCR）是一种高灵敏度的核酸绝对定量检测技术,其原理是将DNA模板分散到大量的液滴微单元中进行特定DNA片段的扩增反应,并统计荧光液滴数,从而确定初始DNA模板的拷贝数。目前比较成熟的PCR荧光检测系统是通过激光束扫描液滴,收集并聚焦到光电探测器中,并对PCR液滴的荧光信号进行分析。但是这些方法易受人为主观因素的影响,且检测精度差、效率低下,无法满足如今高效率、高产出的社会需求。本文在研究PCR液滴检测方法的同时,重点从提取PCR液滴图像感兴趣区域（Region of Interest,RoI）及提取深层判别特征等方面进行了方法改进。主要贡献如下:（1）针对采集的PCR液滴图像存在大量无效区域、数据样本过少等问题,在密集液滴检测之前对图像进行预处理。预处理过程包括使用图像灰度化、二值化、直线检测等技术来快速提取PCR液滴图像的RoI和图像增强来扩充数据。该过程避免了液滴的重复性检测,提高了训练的可靠性。（2）针对PCR液滴目标较小、物理结构和几何外观变化相对较大等问题,构建一种共现流增强双向金字塔卷积密集液滴检测方法。该方法引入多种数据增强方法,对液滴图像中的目标液滴进行增强处理,使目标信息更加明确。首先,为加强金字塔网络的内部和层间相关性,设计具有时空分支的双向金字塔卷积网络,以捕获液滴深层判别特征。其次,对液滴的低层物理外观、高阶语义和上下文全局信息进行建模,建立切片共现注意力网络,进一步增强信息流对目标液滴的表达。最后,将低层、中层和高层等多层级信息进行交叉聚合,实现对液滴的精确检测。此外,为改善网络在特征提取阶段的鲁棒性,设计一个组合损失函数对网络进行调整优化,以进一步提高液滴的检测精度。（3）针对PCR液滴图像中相邻液滴之间的边界划分较为模糊,目标较为密集,以及数据样本较少等问题,选用由动态聚合网络和多尺度特征对齐网络组成的多模型融合的密集液滴检测算法。首先,使用多种不同的特征提取器对液滴的低层和高层信息进行建模。其次,将获得的特征进行融合,使不同网络特征之间形成互补,以实现液滴的精确检测。最后,为了论证所提方法的有效性,在PCR液滴数据集上进行了评测验证,以确保精确度和检测效率。本研究是一种快捷、鲁棒性强的PCR液滴检测技术,将对拍照式数字PCR技术的临床应用及推广起到一定的积极作用。