ujishu

Готового решения для классификации клеток скорее всего нет - потому как задача достаточно специфическая.
Однако при должном опыте вполне решаемая при помощи уже существующих алгоритмов компьютерного зрения, которые имеются в открытом доступе.

Рекомендую смотреть в сторону OpenCV.

Собственно ваша конкретная задача распадается на две под задачи :
1) Обнаружение клеток.
2) Их классификация.

По первому вопросу, судя по всему можно применять или детектор кругов (у всех клеток форма приблизительно одинаково круглая в первом приближении), или натренировать на их обнаружение какой-нибудь детектор из OpenCV (HAAR, LBP или HOG).

По второму пункту - проанализировать свойства клеток, выбрать характеристики по которым их различие наибольшее и натренировать какой-нибудь классификатор (Например SVM).

Такой стиль называется Flat (плоский дизайн), что подразумевает использование «плоских» элементов, без градиентов, эффектов объёма, фотореалистичности (скевоморфизм) и так далее.

Более осмысленным направлением flat дизайна (подразумевается, более типизированным) является Material Design — так называемый «материальный дизайн» от Google, используемый в новых версиях ОС Android, а также в других продуктах гугла. По нему есть четко задокументированные стайл гайды (style guides), включая типы визуальных компонент и списки рекомендованных цветов (палитр).