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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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权利要求：
百度查询： 杭州德适生物科技有限公司 一种针对R显带染色体的切割方法
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