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基于CNN卷积神经网络的双着丝点染色体图像识别方法 

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申请/专利权人:中国疾病预防控制中心辐射防护与核安全医学所;黑龙江省疾病预防控制中心(黑龙江省公共卫生监测检验中心)

摘要:本发明公开了一种基于CNN卷积神经网络的双着丝点染色体图像识别方法和系统,所述方法包括1获取样本染色体的图;2对图像进行二值化处理;3对二值化的图像中的染色体进行形态学处理裁切;4构建CNN模型并利用步骤3所得的图像进行CNN模型的训练,以及5基于CNN模型进行双着丝点染色体图像的识别和分类。本发明能够提高双着丝点染色体识别精度,提高工作效率和准确度,有助于生物医学研究和临床诊断。

主权项:1.一种基于CNN卷积神经网络的双着丝点染色体图像识别方法,包括:1获取样本染色体的图;2对图像进行二值化处理;3对二值化的图像中的染色体进行形态学处理裁切;4构建CNN模型并利用步骤3所得的图像进行CNN模型的训练,以及5基于CNN模型进行双着丝点染色体图像的识别和分类。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国疾病预防控制中心辐射防护与核安全医学所 黑龙江省疾病预防控制中心(黑龙江省公共卫生监测检验中心) 基于CNN卷积神经网络的双着丝点染色体图像识别方法

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