钙离子(Ca2+)作为胞内常见的第二信使,参与了几乎所有重要的细胞活动。解析钙离子浓度([Ca2+]i)随时间变化的规律,称为钙信号,有助于了解细胞活动。现有钙信号解析过程需要手动结合半自动数据处理软件,效率低。因此本文开发了钙信号的自动处理方法,具体如下:（1）单个细胞内钙荧光区域的自动识别收集并构建软骨细胞、骨髓间冲质干细胞（BMSCs）以及成骨前导细胞株（MC3T3-E1）细胞的钙成像数据集,通过全卷积神经网络（FCN）训练相应的模型FCN-O用于图片中软骨细胞的识别。结果显示,FCN-O能够以80%的Dice值识别图片中属于细胞内钙荧光区域的像素,替代85%左右的人工工作量。并且采用BMSCs和MC3T3-E1验证FCN-O,进行相应微调后其Dice值均为77%,证明了FCN-O模型具备一定鲁棒性。（2）钙曲线的自动采集在FCN-O模型的基础上,构建细胞追踪算法,将FCN-O对视频中每一帧图片中未归类细胞二值掩码归类到每一个所属细胞。分类完成后,获得视频中每一个细胞随时间变化的二值掩膜序列,求出其面积最大时的二值掩膜,根据该掩膜依次计算平均灰度值从而获取每一个细胞的钙曲线。结果显示,细胞追踪算法获取的钙曲线与人工提取的钙曲线之间的Person系数为99.5%。（3）钙响应峰的自动识别收集并建立软骨细胞,BMSCs以及MC3T3-E1细胞的钙曲线数据集,以长短时神经网络（LSTM）为基础建立包含全连接层的长短神经网络（LSTM-F-O）、建立钙响应峰识别模型（CPEM）以及结合CPEM和LSTM-F-O模型的CPEM-LSTM-F-O模型,用于钙曲线中钙响应峰的识别。结果显示,LSTM-F-O、CPEM以及CPEM-LSTM-F-O等模型均能较好地识别钙曲线中钙响应峰,在软骨细胞测试集上,其F1-score分别为84%,92.6%以及83.5%,不同的模型适用于不同的数据处理需求。（4）生物学数据自动计算结合自动细胞识别,钙曲线采集以及钙响应峰识别方法,使用算法编程实现了生物学数据的自动计算。结果显示,通过编程手段能够有效降低重复工作量,提高生物学数据的处理效率。