[发明专利]一种基于深度学习的染色体识别方法有效
| 申请号： | 201810979111.X | 申请日： | 2018-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN109300111B | 公开（公告）日： | 2020-05-12 |
| 发明（设计）人： | 秦玉磊;周磊;宋宁;杨杰;吴朝玉 | 申请（专利权）人： | 杭州德适生物科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/62;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 浙江翔隆专利事务所(普通合伙) 33206 | 代理人： | 许守金 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的染色体识别方法，属于染色体识别技术领域。目前分析染色体的办法基本上是手工操作，检验医生首先需要大量的培训时间才能掌握识别每个染色体类型的知识，工作负担较重。即使是经验丰富的医生对病人的染色体进行分析识别，整个流程一般也需要两个星期以上，时间周期较长。并且人工识别，主观性很强，很容易受外界环境影响，准确率不高。本发明采用深度学习方法能够对染色体类型进行准确、高效识别，相比现有识别技术，能够有效提升染色体核型的分析效率，缩短识别排序时间，高准确率地完成染色体的自动分类和排序，同时能够有效减轻医生的工作负担，不受外界干扰，并且工序简洁、合理，可向外大规模推广应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 染色体 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的染色体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，得到独立的染色体图像；第二步，对染色体的手工特征进行计算；第三步，对染色体进行基本的图像处理；第四步，建立深度学习模型；第五步，基于深度学习模型对染色体的类型进行预测。
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