在动物发育过程中，胚胎随着时间的推移会发生复杂的形态变化，研究者们希望能够客观地量化发育时间和速度，并提供标准化的方法以分析早期胚胎所处阶段，更好地认知进化与发育流程。之前，学者们对于胚胎发育阶段和胚胎发育形态转化的认知来源于显微观察。但胚胎发育的阶段转化并不是理想化、稳定化的，存在非常多的影响因素，以至于研究人员很难观察到某一特定发育状态。观察胚胎形态推定所处的发育时间和发育阶段这一过程，目前仍是偏向主观的。为了客观建立发育时间与发育速度的关系，系统生物学家PatrickMüller领导康斯坦茨大学研究人员，开发了一套基于孪生网络的深度学习方法，通过图像对比，它能够自动捕捉胚胎发育过程，并在