细胞检测是在生物医学的一项重要领域。无论是生物医学领域或是临床医学领域都有着不可替代的作用。而现如今对于退行性和创伤性关节软骨损伤的问题,医学界开始将骨组织工程技术应用到其中,骨组织工程技术包括了3D打印技术、体外细胞培养以及细胞定向诱导分化等诸多分支,其中细胞检测也扮演着不可或缺的作用。为了保证细胞培养的可靠性,传统染色需要牺牲一批实验细胞且实验方法较为复杂。随着深度学习的快速发展,也为细胞异常检测提供了新思路,同时令深度学习能够服务于生物医学领域的相关研究。目标检测算法相比于传统细胞检测方式有着明显的优势,提升了检测效率,极大的节约成本,并且相对于繁琐的人工检测方式也有着不错的检测精度。本文提出了一整套的针对大鼠骨髓间充质干细胞的异常检测方法,并验证了与细胞分化程度之间的关系。该方法主要包括了图像采集系统、图像预处理方法、异常检测模型以及对细胞分化程度的验证。本文的主要研究内容如下:（1）本文考虑到深度学习对数据集的巨大需求,深入研究了图像传感器以及opencv的相关理论知识,构建了一套基于显微镜的干细胞图像采集系统,能够满足实验所需图像的相关采集,并以此为媒介采集到了大约10000张细胞图像。（2）本文考虑到BMSCs的特殊性,异常细胞图像的标注需要具备高准确率、可靠性、时效性等特点。本文构建了基于Canny算子的改进边缘提取算法这样一套针对BMSCs的图像预处理方法,解决了对于BMSCs的异常标注依赖生物医学领域专业人士的指导的问题,从此对于大鼠骨髓间充质异常干细胞来说实现了仅仅使用图像预处理的方式就可以实现精准标注。（3）本文在充分吸取了前人在目标检测方面的基础之上,深入分析目标检测模型与生物医学之间的适配性,挑选出最适合BMSCs的目标检测模型,并完成了相关的优化调参,使其在大鼠骨髓间充质干细胞的异常检测准确率达到84.3%,并且通过台盼蓝染色、细胞荧光染色以及全自动细胞计数仪多种方式验证了这一算法的可靠性和可行性。得到了一套效果良好的BMSCs的异常检测方式。（4）提出了大鼠骨髓间充质干细胞的异常率与细胞分化程度之间的联系,分析了验证两者之间联系的需求性、经济性。本文通过对BMSCs的定向诱导分化得到成软骨分化细胞,并设计实验对实验前的细胞异常检测,对实验后的细胞利用免疫荧光染色的方式计算其细胞分化程度。最终得出细胞异常率与细胞分化程度之间呈反相关。为之后骨组织工程技术做好铺垫。