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申请/专利权人：湘江实验室

摘要：本发明公开一种染色体关键点序列预测方法及装置。该方法包括：获取标注5个关键点的染色体图像数据集；构建一个基于Transformer的序列预测网络模型，使用S1所获取的数据集，对此模型进行训练，得到充分训练后的染色体关键点序列预测模型；将新的待测试单条染色体图像输入所述染色体关键点序列预测模型中，并输入一个占位符号，则开始循环预测，每次预测出一个点后，则将其放入输入中再次进行下一个点的预测，直到5个关键点均预测完毕，即绘制出标有5个关键点位置的染色体图像。本发明旨在建立关键点集序列，来构建关键点之间的关联关系，替代掉现有的关键点离散预测方法，最终使得关键点集的预测更加合理、可靠。

主权项：1.一种染色体关键点序列预测方法，其特征在于，包括：S1、获取标注5个关键点的染色体图像数据集；其中，染色体的5个关键点，在染色体被摆放正确的前提下，分别标注在染色体的左上角点、右上角点、左下角点、右下角点、着丝粒中心点；S2、构建一个基于Transformer的序列预测网络模型，使用S1所获取的数据集，对此模型进行训练，得到充分训练后的染色体关键点序列预测模型；所述Transformer由一个编码器和一个解码器构成，编码器负责编码染色体图像，解码器负责通过染色体图像的编码，依次预测染色体的5个关键点；所述Transformer在一次数据流动的过程中，维度为64×64的染色体图像X会先被编码成一个特征向量V，随后，通过将上一轮预测所得到的点向量P_last和V一起输入解码器，即可得到本轮所预测的点P_pred；其中，V的长度为256，P_last和P_pred的长度为n,4098，n代表当前已预测的点的数量；所述P_last和P_pred是一维点向量，需换算成欧式空间中的二维坐标，二维欧式空间中的坐标x、y和点向量P的换算公式如下： ；其中，onehot代表对数字进行长度为4098的独热编码，c代表图像的列数，之所以需要加2，是因为取点向量P的第一位和第二位分别为开始和结束占位符；同理，由P换算到x、y的公式如下： ；其中，符号%代表取余除法，符号代表取整除法，argmax代表取向量的最大值索引；S3、将新的待测试单条染色体图像输入所述染色体关键点序列预测模型中，并输入一个占位符号，则开始循环预测，每次预测出一个点后，则将其放入输入中再次进行下一个点的预测，直到5个关键点均预测完毕，即绘制出标有5个关键点位置的染色体图像。

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