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申请/专利权人：笑纳科技(苏州)有限公司
摘要：本发明涉及医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的染色体图像旋转摆正处理方法，将染色体图像摆正并分类，获得图像样本集；对样本图像进行若干次随机旋转，染色体的染色体图像、染色体类型以及对应的旋转角度构成数据标签，所有样本图像的数据标签构成训练数据集，将训练数据集作为输入并结合损失函数迭代训练深度卷积网络，获取成熟的预测模型；输入染色体图像和类别，模型输出旋转角度，对待测染色体图像旋转摆正。本发明基于原始染色体图像获取训练学习模型的数据集，直接从原始图像中学习到特征表示和旋转角度预测，无需额外设计特征提取器或旋转角度的计算方法，降低运算量，提高图像处理速度。
主权项：1.一种基于深度学习的染色体图像旋转摆正处理方法，其特征在于，包括：将获取的染色体图像人工摆正并分类，获得图像样本集D；对图像样本集D中的单个样本图像分别进行若干次随机旋转，记录图像中的染色体类别和每次对应的旋转角度，染色体的图像、染色体的类别以及对应图像的旋转角度一一对应，并构成包含三种信息的数据标签，所有样本图像的数据标签组合构成染色体旋转摆正模型的初始数据集C；对初始数据集C中每组数据标签的数据信息进行预处理，获取模型训练集B；构建深度卷积网络，将模型训练集B作为输入并结合损失函数迭代训练深度卷积网络，获取成熟的预测模型；将经过相同预处理后的待测染色体图像和对应的染色体类别输入预测模型，按照预测模型输出的预测旋转角度，对待测染色体图像执行旋转操作，摆正染色体图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 笑纳科技(苏州)有限公司 一种基于深度学习的染色体图像旋转摆正处理方法
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