公开(公告)号：CN109523520A

公开(公告)日：2019-03-26

申请号：CN201811250267.0

申请日：2018-10-25

Applicant: 北京大学第三医院 ,  中国科学院计算技术研究所

Inventor： 乔杰 ,  赵屹 ,  田婵 ,  肖立 ,  于天琦 ,  罗纯龙 ,  于富海 ,  罗宇凡 ,  王曼卿 ,  赵相然

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/00 ,  G06N3/04

CPC classification number: G06T7/0012 ,  G06K9/0014 ,  G06K9/00147 ,  G06N3/0454 ,  G06T2207/10056 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/30004 ,  G06T2207/30242

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的染色体自动计数方法，包括以下步骤：(1)图像收集和预处理步骤；(2)图像分类和回归步骤；(3)模型训练步骤；(4)测试计数步骤，其中，在步骤(2)中采用新的抽样策略，并对Faster R-CNN模型损失函数进行了改进。本发明所需的数据来源于真实显微镜视野下的G显带染色体，所述方法无需复杂实验过程，成本低廉，耗时更短，能够自动准确完成目标染色体计数。本发明使用1000例标注的染色体图训练模型，随后用175例标注的染色体图做测试，统计显示175例共包含8023条染色体，测试的准确率为98.95％，召回率为98.67％。测试结果显示用机器计数后人工校正的方法完成一份报告的染色体计数所需时间短于目前的1/3。