[发明专利]一种基于深度学习的重叠染色体分割方法及装置有效
| 申请号： | 201910538061.6 | 申请日： | 2019-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN110415250B | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 吴健;余柏翰;项阳;彭凯;王文哲 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟;曹兆霞 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 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重叠染色体分割方法及装置，包括：(1)对待分割的重叠染色体图像进行预处理，获得重叠染色体输入图像；(2)将重叠染色体输入图像输入至染色体重叠区域分割模型中，得到染色体非重叠区域的mask以及重叠区域的mask；(3)对非重叠区域的mask进行处理，获取多个染色体联通区域的mask，对多个染色体联通区域的mask与重叠区域的mask进行组合，得到待判别的染色体候选样本；(4)将染色体候选样本输入至染色体判别模型中，获得置信度最高的染色体候选样本记为真实样本，并且与该染色体候选样对应的另一条染色体样本记为真实样本；(5)根据判别结果，获得重叠染色体分割结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 重叠 染色体 分割 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的重叠染色体分割方法，包括以下步骤：(1)对待分割的重叠染色体图像进行缩放或/和扩大处理、归一化处理，获得重叠染色体输入图像；(2)将重叠染色体输入图像输入至染色体重叠区域分割模型中，利用染色体重叠区域分割模型对重叠染色体输入图像进行重叠区域分割，得到染色体非重叠区域的mask以及重叠区域的mask；(3)对非重叠区域的mask进行处理，获取多个染色体联通区域的mask，对多个染色体联通区域的mask与重叠区域的mask进行组合，得到待判别的染色体候选样本集；(4)将染色体候选样本和对应的原始重叠染色体输入图像输入至染色体判别模型中，利用染色体判别模型对染色体候选样本进行判别，取置信度最高的染色体候选样本记为真实样本，并且与该染色体候选样对应的另一条染色体样本记为真实样本；(5)根据判别结果，获得重叠染色体分割结果。
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