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申请/专利权人：杭州德适生物科技有限公司

摘要：本发明提出了一种针对R显带染色体的编号识别方法，采用基于变焦机制的特征提取网络，该网络包含全局网络G‑Net和局部网络L‑Net；全局网络G‑Net的输入图像为染色体的全局图像，提取获得全局特征，再经过定位层，获得定位区域的左上角的坐标和宽高，根据定位区域对原始全局图像放大局部，获得局部图像，并输入局部网络L‑Net，获得局部特征，最后通过组合全局特征和局部特征得到组合特征，输入最终的分类层，获得染色体编号。本发明的有益效果为：提升R显带骨髓染色体编号识别准确率，通过提出一种基于变焦机制的特征提取网络，可以根据染色体全局图像自动聚焦局部位置，从而综合染色体的全局特征和局部带纹特征进行综合识别。

主权项：1.一种针对R显带染色体的编号识别方法，其特征在于：采用基于变焦机制的特征提取网络，该网络包含全局网络G-Net和局部网络L-Net；全局网络G-Net的输入图像为染色体的全局图像，通过G-Net特征提取获得全局特征，再经过MLP定位层，获得N组定位区域的左上角的坐标和宽高，根据定位区域对原始全局图像放大局部，获得同等分辨率的局部图像，并输入局部网络L-Net，获得N组局部特征，最后通过组合全局特征和N组局部特征得到组合特征，输入最终的MLP分类层，获得染色体编号；所述基于变焦机制的特征提取网络，在网络的模型训练过程中使用的损失函数，包括多层级类内外差异最大化损失函数，具体计算方法如下：1、训练集为其中xi为第i个样本的特征向量，yi∈{1,2,...,24}为对应的染色体编号，将染色体编号根据医学定义的相近染色体划分为A组1～3，B组4-5，C组6～12，23，D组13-15，E组16-18，F组19-20和G组21-22，24，记为Φ＝{gA,gB,...,gG}；定义fxi为模型对样本xi的特征表示；2、多层级类内外差异最大化损失函数由两部分组成：组间差异损失：其中g是指gA或gB或┄或gG，m为边际参数，用于控制不同组之间的距离，该损失函数鼓励不同组之间的样本在特征空间中尽可能远离；组内差异损失：该损失函数鼓励同一组内的样本在特征空间中尽可能聚合；3、最终的多层级类内外差异最大化损失函数为：LMLMOD＝Linter+Lintra，在训练过程中，目标是最小化损失函数，通过优化该损失函数，学习到能够在细粒度染色体分类和染色体组划分任务上表现良好的特征表示。

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