一种基于深度学习的染色体极性识别方法和系统
授权
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。
基本信息
专利标题 :
一种基于深度学习的染色体极性识别方法和系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN113408505A
申请号 :
CN202110957126.8
公开(公告)日 :
2021-09-17
申请日 :
2021-08-19
授权号 :
CN113408505B
授权日 :
2022-06-14
发明人 :
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
申请人地址 :
北京市海淀区花园北路49号
代理机构 :
北京市众天律师事务所
代理人 :
李新军
优先权 :
CN202110957126.8
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-06-14 :
授权
2021-10-08 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20210819
申请日 : 20210819
2021-09-17 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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