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一种针对R显带染色体的切割方法 

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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显带染色体的切割方法,以通用深度学习实例分割算法为基础,充分结合R显带染色体的数据特点,提出基于辅助tokens的形状先验引导模块、动态RoIAlign的边界对齐模块和注意力引导的自适应特征融合模块等创新技术,在少量训练数据的条件下即可实现R显带染色体的自动精准切割。本发明的有益效果为:本发明解决深度学习实例分割算法在少量R显带染色体数据下“训练难”问题,提高R显带染色体分析的智能化水平,减轻细胞遗传学人员的工作负担。

主权项:1.一种针对R显带染色体的切割方法,其特征在于:包括步骤如下:S1、染色体图像采集:对染色体标本进行拍照,获得高分辨率的R显带染色体核型图;S2、数据标注:对染色体图像进行标注,为每条染色体绘制多边形轮廓,并赋予唯一的实例编号;S3、图像预处理:对原始图像进行预处理,突出染色体的条带特征;S4、切割模型训练:预处理后的图像输入到部署好的深度学习模型中,进行实例分割操作,分割出单独的染色体实例;以标注的实例掩膜为监督信息,端到端地训练模型;其中,步骤S4中,采用以下二个模块来实现算法性能增幅;基于辅助tokens的形状先验引导模块,在Transformer架构基础上,增加可学习的辅助tokens作为染色体形状的隐式表示,引导模型提取更符合染色体形状先验的高维表征,进而生成更合理的分割掩膜;动态RoIAlign的边界对齐模块,设计动态RoIAlign层,根据候选区域的形状和大小,自适应地调整网格划分方式,生成与之匹配的不规则网格;基于辅助tokens的形状先验引导模块中R显带染色体核型图作为输入,通过图分块技术将核型图分成n个Patch,每个Patch通过多层感知机生成相对应的块嵌入向量表示,与额外增加的辅助tokens并叠加位置信息编码一同作为序列输入Transformer编码器,输出特征图时丢弃辅助tokens相应位置的输出嵌入向量Embeddings。

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