[发明专利]一种基于深度学习的染色体自动分析方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的染色体自动分析方法及系统，可以采用多层次处理，分层处理染色体的独立形态和重叠形态，并对染色体位置坐标、分类标签、分类置信度进行聚类分析输出核型图。通过上述方式，能够采用基于深度学习的染色体分割方法，不依赖特定染色体形态模式，具有较高的泛化能力，能够采用基于深度学习的染色体分类方法，兼顾染色体全局形态和带纹特征，提高分类准确率，能够采用多尺度处理，对待检测图像利用更加充分，有效提高在染色体重叠，粘连情况下的分割效果。

主权项

1.一种基于深度学习的染色体自动分析方法，其特征在于，包括：训练染色体图像数据集中的染色体图像检测分割模型；对待检测染色体图像进行多尺度处理，生成待检测染色体的多尺度图像集；应用所述训练出的染色体图像数据集中的染色体图像检测分割模型，对所述生成的待检测染色体的多尺度图像集进行图像分割，得到染色体图像分割结果的mask蒙版及其相对位置坐标，并判断染色体图像有粘连或无粘连；对所述判断出的有粘连的染色体图像再次进行图像分割；训练染色体图像数据集中的染色体图像检测分类模型；应用所述训练出的染色体图像数据集中的染色体图像检测分类模型，对待检测染色体图像进行图像分类；对所述得到的染色体图像分割结果的mask蒙版及其相对位置坐标以及对待检测染色体图像进行图像分类后的图像分类结果，进行聚类分析，综合得到染色体图像分割结果及其图像分类结果，输出染色体核型图。