[发明专利]基于卷积神经网络的染色体重要条带特征可视化方法及装置有效
| 申请号： | 202111279350.2 | 申请日： | 2021-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN113724793B | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 张熠天;王琪;穆阳;彭伟雄;刘香永 | 申请（专利权）人： | 湖南自兴智慧医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G16B45/00 | 分类号： | G16B45/00;G16B40/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 长沙市岳麓慧专利代理事务所(普通合伙) 43270 | 代理人： | 王中华 |
| 地址： | 410006 湖南省长沙市高*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络的染色体重要特征可视化方法。所述方法包括如下步骤：用训练数据集训练预设的卷积神经网络模型；将训练数据集输入训练后的卷积神经网络模型，得到各个染色体图片的分类结果、权重结果及特征结果；将各个染色体图片的特征结果与其权重结果相乘得到各个染色体图片的第一重要度信息；将各个染色体图片的第一重要度信息平均映射到该染色体图片对应的染色体条带上，得到纵向重要度信息；根据纵向重要度信息及各个染色体图片的分类结果对各个染色体图片进行统计分析，得到并展示卷积神经网络模型识别各类染色体的重要条带特征，能够实现对卷积神经网络判别染色体类别的染色体重要条带特征的可视化展示。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 染色体 重要 条带 特征 可视化 方法 装置 | ||
【主权项】：
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