[发明专利]一种基于深度学习的染色体自动分割和分类方法有效
| 申请号： | 202110970922.5 | 申请日： | 2021-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN113658150B | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 胡娜;吴晓明;祖建;胡曦;王彤;马欣越;刘红星 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学;河北燕达陆道培医院有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/12;G06T7/194;G06T7/62;G06T5/00;G06T5/30;G06V10/764 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 王艾华 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的染色体自动分割和分类方法，包括以下步骤：获取染色体图像并使用Attention U‑Net模型过滤细胞杂质；分割染色体并裁剪出各个染色体区域图像；对获取的染色体区域提取特征并训练支持向量机、随机森林、逻辑回归分类器，采用投票法进行模型集成，进而识别重叠\粘连染色体或单条染色体；对判别为重叠\粘连染色体分别设计单独的分割模块，针对重叠染色体，利用先分离再拼接的办法分割，针对粘连染色体，利用凸缺陷点检测的方法进行分割；将标注好类型的染色体训练数据分别输入到24分类模型ResNet20、ResNet32、ResNet44模型中进行训练，然后用堆叠法进行模型集成，输出最终的染色体分类结果以及染色体核型分析图，以便进行染色体异常识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 染色体 自动 分割 分类 方法 | ||
【主权项】：
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