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申请/专利权人：湖南信息学院
摘要：本发明涉及核型分析技术领域，公开了基于机器学习的高效核型变异筛查系统，包括核型图像预处理系统、核型图像学习系统和核型变异检测系统；所述图像预处理系统用于对收集的核型图像进行标准化输出，所述核型图像学习系统用于训练高效的核型变异图像筛查模型，所述能力评估模块用于评估机器学习模型的性能；通过机器学习模型对核型图像进行识别，实现高效的核型变异筛查方法，使得研究人员能够短时间内对大批量样本进行分析，加速遗传性疾病的研究进程。
主权项：1.基于机器学习的高效核型变异筛查系统，其特征在于：包括核型图像预处理系统、核型图像学习系统和核型变异检测系统；所述图像预处理系统用于对收集的核型图像进行标准化输出，所述图像预处理系统包括清洗模块和预处理模块，所述清洗模块用于去除图像集中无效或错误的图像，包括存在缺失、模糊或重复；所述预处理模块用于对图像进行去噪、灰度化、标准化、裁剪和缩放操作；所述核型图像学习系统用于训练高效的核型变异图像筛查模型，所述核型图像学习系统包括特征提取模块、模型训练模块和能力评估模块；所述特征提取模块以核型图像预处理系统输出标准图像数据作为输入，提取具有识别信息量的特征；所述模型训练模块以特征提取模块输出的核型图像特征作为训练数据集，使用神经网络CNN作为机器学习模型，所述模型训练模块经过核型图像特征训练后，可分辨出异常核型相关的特征；所述能力评估模块用于评估机器学习模型的性能，所述能力评估模块利用预测结果的准确率、召回率和均方误差评估指标来衡量模型的性能；所述核型变异检测系统包括图像检测模块和结果反馈模块，所述核型变异检测系统依赖核型变异学习系统的分辨能力，对临床诊断和生物研究提供实时的核型变异筛查。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南信息学院 基于机器学习的高效核型变异筛查系统
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