[发明专利]用于使用人工智能（AI）模型进行非侵入性基因检测的方法和系统在审
| 申请号： | 202080081475.1 | 申请日： | 2020-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN114846507A | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | J·M·M·霍尔;D·佩鲁吉尼;M·佩鲁吉尼;T·V·阮;S·M·狄亚基沃 | 申请（专利权）人： | 普雷萨根私人有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G16B40/00;G16B50/00;G06N3/04;G06N3/08;G06V20/69 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 艾佳 |
| 地址： | 澳大利亚南*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 使用基于人工智能(AI)的计算系统，在植入前非侵入性地估计在胚胎图像中是否存在一系列非整倍体和镶嵌体。具有相似不良结果风险的非整倍体和镶嵌体被分组，用它们的组标记训练图像。使用相同的训练数据集为每个组训练单独的AI模型，然后，例如通过使用系综或蒸馏方法将各单独的模型组合起来，以开发可以识别广泛的非整倍体风险和镶嵌风险的模型。通过训练多个模型(包括二元模型、分级分层模型和多类别模型)生成针对一个组的AI模型。具体地，分级分层模型是通过将质量标签分配给图像来生成的。在每一层，训练集被划分成质量最好的图像和其它图像。该层的模型在质量最好的图像上进行训练，其它图像被传递到下一层并重复该过程(于是，剩余的图像被分成下一个质量最好的图像和其它图像)。然后，最终模型可用于在植入前从胚胎图像非侵入性地识别非整倍体和镶嵌体以及相关联的不良后果风险。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 使用 人工智能 ai 模型 进行 侵入 基因 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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