[发明专利]一种基于深度学习的染色体极性识别方法和系统有效
| 申请号： | 202110957126.8 | 申请日： | 2021-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN113408505B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 田婵;赵屹;乔杰;肖立;于天琦;罗纯龙;于富海;罗宇凡;王曼卿;赵相然 | 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： | G06V20/69 | 分类号： | G06V20/69;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： | 本发明提供了一种基于深度学习的染色体极性识别方法，所述方法包括（1）收集数据集，（2）构建训练集和测试集，（3）基于训练集对染色体极性识别模型进行学习训练，（4）将测试集输入到染色体极性识别模型进行测试，输出待预测染色体的极性结果。本发明还提供了一种基于深度学习的染色体极性识别系统。本发明提供的方法和系统基于深度学习分类算法，能够准确地判断当前染色体极性类别，并据此完成染色体极性调整，使得染色体均保持短臂朝上的状态。所述方法和系统染色体极性识别准确率达96.36%，而且数据来源简单，染色体分析自动化程度高，流程更加简洁，具有广泛的工业实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 染色体 极性 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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