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[发明专利]染色体异常检测装置-CN202011624173.2在审
发明人：杜洋;李申曼;王娟;李志民;孙雪光 -专利权人：安诺优达基因科技（北京）有限公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种染色体异常检测装置，包括：测序数据获取器，其基于DNA样本进行测序以获得DNA样本的测序数据；参考序列比对器，其用于将测序数据与参考序列进行比对以获得DNA样本的染色体数据；染色体间特征分析器，其基于获取的染色体数据，对DNA样本的染色体进行染色体间特征分析以获得每一条染色体相对于所有染色体的第一特征；性染色体特征测定器，其基于获取的染色体数据，对DNA样本的性染色体进行特征测定以获得性染色体相对于常染色体的第二特征，Y染色体相对于X染色体的第三特征；异常特征判定器，其基于第一特征、第二特征和第三特征来判定DNA样本是否存在染色体异常，以及基于第二特征和/或第三特征判定DNA样本是否存在整倍体畸变。
染色体异常检测装置

[发明专利]基于深度学习的染色体识别方法、装置和计算机设备-CN202011267718.9在审
发明人：管惠敏 -专利权人：深圳大学
申请日： 2020-11-13 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于深度学习的染色体识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待识别染色体图像；将待识别染色体图像输入至训练好的神经网络模型中，提取待识别染色体图像中的染色体形态学图像特征，得到特征图；对特征图进行多尺度卷积处理，得到不同尺度的特征图；对不同尺度的特征图进行分类处理，得到待识别染色体图像中染色体的偏移量；对偏移量进行回归处理，得到染色体的位置。采用本方法能够提高染色体识别的准确性。
基于深度学习染色体识别方法装置计算机设备

[发明专利]基于卷积神经网络的染色体重要条带特征可视化方法及装置-CN202111279350.2有效
发明人：张熠天;王琪;穆阳;彭伟雄;刘香永 -专利权人：湖南自兴智慧医疗科技有限公司
申请日： 2021-11-01 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G16B45/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于卷积神经网络的染色体重要特征可视化方法。所述方法包括如下步骤：用训练数据集训练预设的卷积神经网络模型；将训练数据集输入训练后的卷积神经网络模型，得到各个染色体图片的分类结果、权重结果及特征结果；将各个染色体图片的特征结果与其权重结果相乘得到各个染色体图片的第一重要度信息；将各个染色体图片的第一重要度信息平均映射到该染色体图片对应的染色体条带上，得到纵向重要度信息；根据纵向重要度信息及各个染色体图片的分类结果对各个染色体图片进行统计分析，得到并展示卷积神经网络模型识别各类染色体的重要条带特征，能够实现对卷积神经网络判别染色体类别的染色体重要条带特征的可视化展示。
基于卷积神经网络染色体重要条带特征可视化方法装置

[发明专利]染色体簇与染色体实例的识别方法、系统和存储介质-CN202011350991.8有效
发明人：林成创;赵淦森;吴清蓝;李壮伟;黄润桦;彭璟;樊小毛;唐华;张奇之;杨晋吉;罗浩宇;李双印;陈少洁;易序晟 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明公开了一种染色体簇与染色体实例的识别方法、系统和存储介质，方法包括以下步骤：获取第一染色体图像，所述第一染色体图像为待识别染色体图像；采用预先训练的分类模型确定第一染色体图像的类型；其中，分类模型的训练步骤包括：获取第二染色体图像；提取第二染色体图像的若干个几何形态特征；通过第二染色体图像的若干个几何形态特征对分类模型进行训练，得到模型权重。本发明通过提取到第二染色体图像的若干个几何形态特征对分类模型进行训练，得到模型权重，然后在通过预先训练好的分类模型确定待识别染色体图像的类型，从而减少工作人员的工作量，提高染色体簇与染色体实例的识别结果的准确性本发明可应用于染色体处理技术领域。
染色体实例识别方法系统存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的染色体结构异常的检测方法及装置-CN202210776295.6有效
发明人：宋宁;韦然;晏青;吕明;马伟旗;贾瑞 -专利权人：杭州德适生物科技有限公司
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的染色体结构异常的检测方法及装置。检测方法包括：获取待诊断用户的染色体图像数据；根据染色体图像数据通过各染色体的姐妹染色单体的单体序列数据、类型数据和条带数数据获取各染色体的特征矩阵；基于互为同源的染色体的两个特征矩阵获取表征同源染色体对之间差异的差异矩阵；以及至少基于至少一个细胞中的各种类型的同源染色体对的差异矩阵判断待诊断用户的该种类型的染色体是否存在结构异常。本发明通过特征矩阵表征染色体，通过差异矩阵表征同源染色体对之间的差异，从而能够通过深度学习根据差异矩阵来判断用户是否存在染色体结构异常，能够极大地提高染色体结构异常的筛查效率。
一种基于深度学习染色体结构异常检测方法装置

[发明专利]一种基于深度学习的染色体核型图分类方法及装置-CN202011008279.X在审
发明人：吴健;余柏翰;项阳;彭凯 -专利权人：浙江大学山东工业技术研究院
申请日： 2020-09-23 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于染色体分析技术领域，具体涉及一种基于深度学习的染色体核型图分类方法。其公开了一种基于深度学习的染色体核型图分类方法，包括以下步骤，S1：对待分类的染色体核型图进行缩放或扩大处理、归一化处理，获得染色体核型图的输入图像；S2：将染色体核型图输入图像输入至染色体异常核型图分类模型中，获得染色体核型图的特征图；S3：利用注意力机制处理染色体核型图的特征图，得到染色体异常核型图分类模型对于染色体核型图输入图像的关注点，并将模型关注点的结果同染色体核型图特征图进行融合；S4：将融合后的特征图展开为一维向量，通过全连接层后得到染色体核型图的输入图像在每个分类类别上的得分，取得分最高的那一类为分类结果。
一种基于深度学习染色体核型分类方法装置

[发明专利]一种基于染色体三等分特征点定位的交叉染色体图像实例分割方法-CN202011275495.0有效
发明人：崔玉峰 -专利权人：上海北昂医药科技股份有限公司
申请日： 2020-11-16 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于染色体三等分特征点定位的交叉染色体图像实例分割方法，将一幅包含染色体的图像划分为S×S的网格单元，根据染色体实例三等分特征点的位置，将染色体实例分配给多个网格单元，每个网格单元负责预测一个实例的实例类别每个输出通道负责预测该网格单元所属染色体对象的实例掩码图。相较于实例定位分割网络只采用实例中心点来完成实例分割，本发明提出的方法采用染色体三等分特征点来完成染色体实例分割，对于交叉重叠的染色体拥有更高的分割准确率，解决染色体图像的分割效果仍然不够理想，小体积染色体容易漏检的问题，大大提升了染色体实例分割算法的鲁棒性，加快了染色体实例的分割速度。
一种基于染色体三等分特征定位交叉图像实例分割方法

[发明专利]一种染色体核型分析方法、系统、终端设备和存储介质-CN202110600361.X在审
发明人：王磊;刘洪英;庄泉洁;严斯能 -专利权人：上海澜澈生物科技有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种染色体核型分析方法、系统、终端设备和存储介质，其方法包括：对染色体显微图像进行特征提取和特征融合输出目标特征图；根据所述目标特征图生成若干个锚框，通过预设检测算法从所述锚框中提取出若干个相同尺寸的感兴趣区域；根据所述感兴趣区域和特征信息，构建染色体核型分析模型；将待识别染色体显微图像输入至所述染色体核型分析模型，输出对应的染色体核型分析结果。本发明自动对染色体核型进行分类、分割和分析，提升染色体核型检测的准确性。
一种染色体核型分析方法系统终端设备存储介质

[发明专利]弯曲染色体图像拉直模型生成方法、模型的应用、系统、可读存储介质及计算机设备-CN202010360505.4在审
发明人：苏炯龙;马飞;孟佳;宋思凡;黄戴赟;时长军;肖晟;杨春潇 -专利权人：西交利物浦大学;苏州精准医疗科技有限公司
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明揭示了弯曲染色体图像拉直模型生成方法、模型的应用、系统、可读存储介质及计算机设备，其中生成方法包括如下步骤，获取弯曲染色体原图处理得到染色体图；根据染色体图生成染色体缩放图及染色体弯曲骨架图；进行染色体缩放图和染色体弯曲骨架图的数据增广及对增广后的染色体缩放图和染色体弯曲骨架图进行归一化处理，得到训练数据集并输入弯曲染色体图像拉直模型进行训练至模型收敛。本方案基于深度学习模型，在保留染色体细节信息的前提下提取染色体图像特征，通过对抗性训练的方法自学习图像局部与全局特征和由骨架图生成相应染色体图的生成方式，以此对染色体进行柔性的拉直，为弯曲染色体图像的拉直提供了可行的
弯曲染色体图像拉直模型生成方法应用系统可读存储介质计算机设备

[发明专利]基于条带特征的不同分辨率异常染色体生成网络及方法-CN202311028354.2有效
发明人：李娜;牛兵;朱春阳 -专利权人：笑纳科技（苏州）有限公司
申请日： 2023-08-16 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于条带特征的不同分辨率异常染色体生成网络及方法，其用以在输入人工制造的染色体条带图像以及染色体编号即输出不同分辨率的异常染色体图像，其包括：条带特征提取器，用以从真实染色体图像中提取不同分辨率的染色体条带图像；生成器，用以将所述条带特征提取网络得到染色体条带图像进行片段颠倒和/或裁剪和/或添加噪声，以得到不同分辨率下的异常染色体图像；判别器，用以染色体图像进行识别，以判断其是否为真实的染色体图像；本发明可以实现自动化的异常染色体生成通过使用计算机视觉和图像处理技术，可以快速且高效地生成不同分辨率的异常染色体图像。
基于条带特征不同分辨率异常染色体生成网络方法

[发明专利]染色体带纹图像增强方法及系统、智能终端与存储介质-CN202111345047.8在审
发明人：邓福韬;穆阳;蔡昱峰;彭伟雄;刘香永 -专利权人：湖南自兴智慧医疗科技有限公司
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种染色体带纹图像增强方法及系统、智能终端与存储介质，该方法包括获取初始染色体图像；获得染色体卷积图像；获取染色体深带带纹区域图像Img3；获取深带带纹灰度值gray1以及浅带带纹灰度值gray2；获得染色体灰度映射表；获得染色体灰度映射图像Img4；获取染色体增强图像Img5。本发明通过进行带纹增强和锐化处理，从而使得处理后的图像中染色体的主要带纹明显，能突出每类染色体的主要特征，次深带纹与浅带带纹过渡明显，从而不丢失染色体的带纹细节，并进行锐化，使得染色体图像变得更加清晰，染色体图像带纹表达明显、特征突出，便于对图像进行分析，提高工作效率，解决了由染色体染色技术和成像硬件所造成的染色体图像质量浮动大的问题。
染色体图像增强方法系统智能终端存储介质

[发明专利]一种染色体图像可解释分析方法、装置、设备及存储介质-CN202310057702.2在审
发明人：张浩曦;王脉奇 -专利权人：上海科莫生医疗科技有限公司
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种染色体图像可解释分析方法、装置、设备及存储介质，涉及染色体图像处理技术领域。所述方法是在得到相互独立的多个染色体单体图像后，针对各个染色体单体图像，先分别进行专家视觉特征提取处理，得到对应的专家视觉特征，然后基于该专家视觉特征，根据在所有染色体类别中的各个染色体类别的预构建事件集合，推理得到对应的且在所述各个染色体类别的预构建事件集合上的发生概率，最后从所述所有染色体类别中选取具有对应的最大发生概率的染色体类别，来作为对应的染色体单体分类结果，如此可具备可解释性好、无需大量样本也可对异常进行细粒度识别以及更加灵活可扩展等优点
一种染色体图像可解释分析方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于循环神经网络的染色体分类预测装置-CN201811425376.1有效
发明人：吴健;王彦杰;舒景东;王文哲;陆逸飞;吴福理 -专利权人：微医云（杭州）控股有限公司
申请日： 2018-11-27 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于循环神经网络的染色体分类预测装置，包括存储器、处理器以及计算机程序，存储器中存有染色体图像预处理模块和染色体分类结果预测模型；染色体分类结果预测模型包括序列特征提取模块，对序列特征提取模块输出的两条染色体的序列特征进行融合和分类的融合分类模块；处理器执行计算机程序时实现以下步骤：接收染色体图像，染色体图像预处理模块依次进行有效像素标记、染色体轮廓检测、分割成N个矩形图像；将两条染色体的N个矩形图像分别输入到序列特征提取模块，提取的序列特征Sn1和Sn2输出到融合分类模块，经计算输出染色体的分类预测概率；N的取值为10到20之间的整数。该装置能输出准确率较高的染色体分类结果的预测概率。
一种基于循环神经网络染色体分类预测装置

[发明专利]基于图卷积神经网络的染色体分割识别方法、装置及电子设备-CN202111240215.7在审
发明人：卢沁阳;穆阳;蔡昱峰;彭伟雄;刘香永 -专利权人：湖南自兴智慧医疗科技有限公司
申请日： 2021-10-25 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提供一种基于图卷积神经网络的染色体分割识别方法、装置及电子设备。所述方法包括：提供染色体中期图的各染色体子图及一基于Unet神经网络的染色体分割识别模型；将各染色体子图输入编码器及交并比计算单元，编码器根据各染色体子图进行编码处理，得到特征向量，交并比计算单元将各染色体子图设定为染色体中期图内的矩形框，计算得到各个矩形框相互间的交并比；邻接矩阵输入单元根据交并比生成邻接矩阵；图卷积单元根据邻接矩阵对特征向量进行图卷积；解码器及分类器对图卷积后的特征向量分别进行解码处理和分类处理，得到各染色体的轮廓掩膜及编号，能够提取染色体间的相互关系，使染色体分割识别模型更好地分割识别染色体重叠区域。
基于图卷神经网络染色体分割识别方法装置电子设备

[发明专利]一种重叠染色体自动计数方法-CN202210548508.X在审
发明人：张志锋;季肖辉;崔霄;赵哲;邝津辉;孙威 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种重叠染色体自动计数方法，步骤S100，根据算法自动提取重叠染色体二值图像骨架；步骤S200，根据所述染色体图像骨架，定位重叠染色体骨架的交叉点；步骤S300，根据上述步骤所述染色体骨架定位染色体端点，根据所得染色体交叉点及端点自动识别重叠染色体中的单条染色体数量。本发明提出的基于形态学的重叠染色体自动计数方法，利用重叠染色体的重叠特征提取染色体骨架，使用自动识别算法实现了重叠染色体自动识别计数，有效提高了染色体分析过程的效率和准确性。
一种重叠染色体自动计数方法

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