[发明专利]基于深度学习的分裂中期染色体图像质量筛选方法和系统有效
| 申请号： | 202110939852.7 | 申请日： | 2021-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN113393461B | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 乔杰;赵屹;田婵;罗纯龙;卢永杰;靳辉;于天琦;于富海;王曼卿;肖立 | 申请（专利权）人： | 北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）;中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市众天律师事务所 11478 | 代理人： | 李新军 |
| 地址： | 100191 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的分裂中期染色体图像质量筛选方法和系统，所述方法和系统使用附带标注的分裂中期细胞染色体图像构建训练集和测试集，并进行模型的构建和训练。模型完成训练后，可以对输入的一个病例的每一张染色体图像进行质量评估，输出每一张染色体图像的质量评估结果，然后将所有的染色体图像按照质量评估结果的高低进行降序排序，即模型认为排序靠前的染色体图像质量更高，然后在排序后的染色体图像中靠前选取足够进行诊断的染色体图像即可完成染色体图像质量筛选过程。所述方法和系统数据来源简单，能够准确评价染色体图像质量的高低，AUC值为0.927，模型检测速度快，检测速度大大快于人工速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 分裂 中期 染色体 图像 质量 筛选 方法 系统 | ||
【主权项】：
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