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公开(公告)号：CN113408505A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110957126.8
申请日：2021-08-19
Applicant: 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
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN113408505B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110957126.8
申请日：2021-08-19
Applicant: 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
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN113393461B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110939852.7
申请日：2021-08-16
Applicant: 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
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的分裂中期染色体图像质量筛选方法和系统，所述方法和系统使用附带标注的分裂中期细胞染色体图像构建训练集和测试集，并进行模型的构建和训练。模型完成训练后，可以对输入的一个病例的每一张染色体图像进行质量评估，输出每一张染色体图像的质量评估结果，然后将所有的染色体图像按照质量评估结果的高低进行降序排序，即模型认为排序靠前的染色体图像质量更高，然后在排序后的染色体图像中靠前选取足够进行诊断的染色体图像即可完成染色体图像质量筛选过程。所述方法和系统数据来源简单，能够准确评价染色体图像质量的高低，AUC值为0.927，模型检测速度快，检测速度大大快于人工速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113393461A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110939852.7
申请日：2021-08-16
Applicant: 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
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的分裂中期染色体图像质量筛选方法和系统，所述方法和系统使用附带标注的分裂中期细胞染色体图像构建训练集和测试集，并进行模型的构建和训练。模型完成训练后，可以对输入的一个病例的每一张染色体图像进行质量评估，输出每一张染色体图像的质量评估结果，然后将所有的染色体图像按照质量评估结果的高低进行降序排序，即模型认为排序靠前的染色体图像质量更高，然后在排序后的染色体图像中靠前选取足够进行诊断的染色体图像即可完成染色体图像质量筛选过程。所述方法和系统数据来源简单，能够准确评价染色体图像质量的高低，AUC值为0.927，模型检测速度快，检测速度大大快于人工速度。
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公开(公告)号：CN115873707A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211708015.4
申请日：2022-12-29
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明涉及一种细胞收获系统，包括台板(1)，台板(1)的下面设有恒温离心仓(3)和振荡机构(5)，台板(1)的上面设有吸液注液机构(4)和与吸液注液机构相连的液路模块(6)，恒温离心仓(3)内设有离心机构(2)，恒温离心仓3包括双层壳体(31)、隔热材料(32)、导热材料(33)、冷凝器盘管(34)、直冷型恒温装置(35)和若干个截止阀(36)，冷凝器盘管(34)的截面为空心结构且其内部通有制冷剂(341)，冷凝器盘管(34)整体为螺旋式结构且环绕在双层壳体(31)的内部，冷凝器盘管(34)的周围间隙内填充导热材料(33)、外围则设置隔热材料(32)。其能提高加热效率和能源利用率，并使收获系统的吸液注液动作更高效。
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公开(公告)号：CN115873707B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202211708015.4
申请日：2022-12-29
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明涉及一种细胞收获系统，包括台板机构(5)，台板(1)的上面设有吸液注液机构(4)和与吸液注液机构相连的液路模块(6)，恒温离心仓(3)内设有离心机构(2)，恒温离心仓3包括双层壳体(31)、隔热材料(32)、导热材料(33)、冷凝器盘管(34)、直冷型恒温装置(35)和若干个截止阀(36)，冷凝器盘管(34)的截面为空心结构且其内部通有制冷剂(341)，冷凝器盘管(34)整体为螺旋式结构且环绕在双层壳体(31)的内部，冷凝器盘管(34)的周围间隙内填充导热材料(33)、外围则设置隔热材料(32)。其能提高加热效率和能源利用率，并使收获系统的吸液注液动作更高效。(1)，台板(1)的下面设有恒温离心仓(3)和振荡
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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
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。
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公开(公告)号：CN109523520B
公开(公告)日：2020-12-18
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
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。
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