斑马鱼是生物学实验中常用的动物模型。目前,生物学实验中对斑马鱼显微镜影像的分析通常采用人工读图方式,导致分析效率低、准确性差,因此迫切需要研发计算机算法来提高分析精度和速度。近年来,深度学习算法在自然图像和医学影像分析方面获得广泛应用。本研究尝试将深度学习算法应用于斑马鱼显微镜影像分析,实现对鱼卵、幼鱼的识别检测,对其发育类型进行自动分类。本研究针对斑马鱼显微镜图像数据存在的训练数据偏少、不同类别训练数据不平衡、目标物类间差异模糊、同一目标物具有多个类别属性等一系列问题提出解决方案,并实现了普通光学显微镜的深度学习硬件升级,能够在实验现场环境中对鱼卵影像进行实时分析。论文主要工作包括以下三个方面:（1）光学显微镜图像中斑马鱼卵的检测和分类算法。提出了基于卷积神经网络的鱼卵受精状态识别算法。本研究采用统计形状模型方法实现鱼卵的快速定位,针对斑马鱼卵显微镜影像训练数据少的问题设计了有效的图像扩增策略,避免了神经网络对小规模训练数据的过拟合问题。针对受精与未受精鱼卵差异模糊的问题,本研究采用全局池化层替代传统的全连接层,提升了鱼卵受精状态分类准确度,达到了 95.0%分类精度。（2）光学显微镜图像中斑马幼鱼发育表型的分类算法。该算法用于识别显微镜影像中幼鱼的不同发育表型,从而辅助研究药物对幼鱼发育状态的影响。相比于斑马鱼卵,幼鱼的类别属性更加多样,给准确分类带来困难,本研究采用可分离卷积结构提升了算法的多类别分辨能力。针对同一幼鱼可能具有多种类别属性的问题,本研究设计了双级分类策略,用不同级别的神经网络识别不同难度的幼鱼表型,为每一种难以识别的类别训练一个专属网络,有效提升了不同发育表型的识别精度。我们将本算法与现有其他方法在同一开源数据集上进行比较,验证了本算法在识别准确度方面的优势。（3）深度学习算法与传统光学显微镜设备的结合方法。为推动深度学习算法在生物学实验中的应用,本研究基于便携式计算设备对普通光学显微镜进行深度学习硬件升级,通过硬件扩展方式实现了显微镜影像的在线实时分析。在算法设计层面,为了适配便携式计算设备,本研究采用检测与分类一体的神经网络构架,达到了 3帧/秒的分析效率,对各类鱼卵的分类敏感度大于0.88,特异性大于0.94,为深度学习赋能传统显微镜提供了一种成本低廉、易于推广的技术方案。本文解决了深度学习方法用于斑马鱼显微镜影像分析的一系列技术问题,为推广算法应用提出了硬件解决方案。本研究对其它类别显微镜影像分析也具有积极借鉴意义。