公开(公告)号：CN119323787A

公开(公告)日：2025-01-17

申请号：CN202411876606.1

申请日：2024-12-19

Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) ,  中国科学院遗传与发育生物学研究所

Inventor： 张丽 ,  李承阳 ,  邵世豪 ,  黄江伟 ,  乔杰 ,  洪锴 ,  唐文豪 ,  孙宇娇 ,  王瑜 ,  石浩 ,  降雨强 ,  闫丽盈

IPC: G06V20/69 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及一种精确识别人圆形精子细胞的人工智能模型构建系统和方法，该系统包括图像收集单元、图像预处理单元、数据集分割单元、先导实验模型挑选单元、错样本强化的模型训练单元和模型验证单元；数据集分割单元用于将人圆形精子细胞图像分割为训练集、验证集和测试集；先导实验模型挑选单元用于根据系列待选择模型在验证集上的表现挑选性能最优的模型；错样本强化的模型训练单元用于构建假正和假负数据集，利用随机抽取的方法将假正数据与假负数据加入目前正在训练的图片中，增强模型应对错例的能力；模型验证单元用于进行双盲实验，检测筛选出来的细胞是否表达人圆形精子细胞特异性蛋白，验证模型的有效性和精准性。

公开(公告)号：CN120048340A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202411943779.0

申请日：2024-12-26

Applicant: 中国科学院遗传与发育生物学研究所

Inventor： 降雨强 ,  黄江伟 ,  李超 ,  韩荣成 ,  王瑜 ,  黄璐 ,  李淼淼 ,  刘志勇

IPC: G16B20/20 ,  G16B20/30 ,  G16B40/00

Abstract: 本披露公开了一种构建预测植物表型的预测模型的方法及其装置，方法包括：获取每个第一植物样本的全基因组SNP位点和每一个第一植物样本的表型值，并进行配对；向具有染色体感知功能的特征选择模块，输入配对的全基因组SNP位点和配对表型值，以获取目标全基因组SNP位点，并保持目标全基因组SNP位点与配对表型值的配对；向具有对比学习功能的输出网络模块，输入不同的第二植物样本，用于生成特征输出和低维特征输出，第二植物样本具有配对的目标全基因组SNP位点和配对表型值；基于特征输出、低维特征输出、配对的配对表型值计算总损失；通过最小化总损失，构建预测模型。通过设定的染色体感知功能和对比学习功能，使构建出模型具有更高的准确性。

公开(公告)号：CN119863620A

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202411774508.7

申请日：2024-12-04

Applicant: 中国科学院遗传与发育生物学研究所

Inventor： 降雨强 ,  黄江伟 ,  李超 ,  秦亚强 ,  韩荣成 ,  王瑜

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V20/40 ,  G06F16/78 ,  G06F16/75

Abstract: 本披露公开了一种用于对视频数据进行标注的方法、设备和存储介质，该方法包括：获取待标注视频数据；对待标注视频数据中的运动对象执行标注操作，以形成待标注视频数据的标注信息，该标注信息包括运动对象的掩码标注信息；基于掩码标注信息确定待标注视频数据中每个运动对象的质心；以及基于运动对象的质心，对待标注视频数据中不同帧图像内的同一运动对象进行身份关联标注，以形成身份标注信息。本披露的方案实现了对视频数据中的运动对象进行自动化标注，可以极大地节省人力和时间成本，能够降低视频数据标注工作的强度和难度，有助于提高视频数据标注的效率。

公开(公告)号：CN119091036A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411012035.7

申请日：2024-07-26

Applicant: 中国科学院遗传与发育生物学研究所

Inventor： 降雨强 ,  李超 ,  黄江伟 ,  黄璐 ,  秦亚强

IPC: G06T17/00 ,  G06V20/69 ,  G06V10/34 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的精子鞭毛三维运动重建的方法，包括：获取待处理的精子的二维图像，将待处理的精子的二维图像进行图像预处理，获取预处理后的图像；将预处理后的图像输入训练好的精子分割模型，获取精子鞭毛二值图；将精子鞭毛二值图进行骨架化处理，获取精子鞭毛的中心线、N个等距离点以及每个等距离点对应的位置坐标；基于N个等距离点，获取N个精子鞭毛局部图像，并将每个精子鞭毛局部图像输入训练好的深度预测模型，获取每个精子鞭毛局部图像的深度信息；基于每个精子鞭毛局部图像的深度信息以及每个等距离点对应的位置坐标，重建精子鞭毛的三维模型。本发明为精子运动行为的研究和辅助生殖技术的发展提供了可靠的解决方案。

公开(公告)号：CN118298929A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410421440.8

申请日：2024-04-09

Applicant: 中国科学院遗传与发育生物学研究所

Inventor： 降雨强 ,  黄江伟 ,  李超 ,  韩荣成 ,  王瑜 ,  黄璐

IPC: G16B40/20 ,  G16B20/20 ,  G06F18/214 ,  G06N20/20 ,  G06N5/01

Abstract: 本申请公开了一种基于全基因组评估育种表现型的方法、设备和存储介质。所述方法包括：获取待进行评估育种的全基因组和表现型；使用特征筛选模型对所述全基因组和所述表现型进行特征筛选，以获得目标特征数据；将所述目标特征数据输入至轻量级梯度提升模型和深度学习模型中进行育种表现型评估，以获得第一评估结果和第二评估结果；以及基于所述第一评估结果和所述第二评估结果获得评估育种表现型的最终评估结果。通过本申请的方案，可以对基因数据进行高效筛选，增强特征选择的能力，以提高评估的准确性和稳定性。