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申请/专利权人：中南大学
摘要：本申请公开了一种多任务学习的IGVIntegrativeGenomicsViewer遗传结构变异图像识别方法、设备及介质，包括：根据原始结构变异检测VCF，VariantCallFormat文件，获取基因片段的IGV图像集；IGV图像集包括各基因片段对应的变异长度以及变异类型标签；通过光学字符识别OCR，OpticalCharacterRecognition技术识别变异类型标签为插入变异的IGV图像中的数字，对目标数字进行标记；将各IGV图像作为输入，IGV图像对应的变异类型标签作为输出，对预先构建的多任务网络模型进行训练；基于训练后的多任务网络模型对待分类IGV图像进行预测，待分类IGV图像是根据处理后VCF文件中的基因片段获取的。如此，能够提高对结构变异IGV图像的分类精度，有效解决软件对结构变异识别的真假阳性问题，降低人为筛查的主观性。
主权项：1.一种多任务学习的IGV遗传结构变异图像识别方法，其特征在于，包括：根据原始VCF文件中的多个基因片段获取对应的IGV图像集；IGV图像集包括各基因片段对应的IGV图像和各IGV图像对应的变异类型标签；通过OCR技术识别变异类型标签为插入变异的IGV图像中的数字，并对IGV图像中的目标数字进行标记；将各IGV图像作为输入，IGV图像对应的变异类型标签作为输出，对预先构建的多任务网络模型进行训练；基于训练后的多任务网络模型对待分类IGV图像进行预测，待分类IGV图像是根据处理后VCF文件中的基因片段获取的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 多任务学习的IGV遗传结构变异图像识别方法、设备及介质
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