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申请/专利权人：因美纳有限公司

摘要：本发明所公开的技术涉及生成基准真值训练数据以训练用于簇元数据确定任务的基于神经网络的模板生成器。具体地，所述技术涉及：访问测序图像；从碱基检出器获得将所述测序图像中的每个子像素分类为四种碱基A、C、T和G中的一种碱基的碱基检出；生成簇映射图，该簇映射将簇识别为共享基本上匹配的碱基检出序列的邻接子像素的不相交区域；基于该簇映射图中的该不相交区域来确定簇元数据；以及使用该簇元数据来生成该基准真值训练数据，以用于训练用于该簇元数据确定任务的该基于神经网络的模板生成器。

主权项：1.一种生成基准真值训练数据并训练用于簇元数据确定任务的基于神经网络的模板生成器的计算机实现的方法，所述方法包括：访问在测序运行期间生成的一系列图像集，所述一系列图像集中的每个图像集是在所述测序运行的相应测序循环期间生成的，所述一系列图像集中的每个图像描绘簇及其周围背景，所述一系列图像集中的每个图像具有在像素域中的像素，并且所述像素中的每个像素被划分成子像素域中的多个子像素；从碱基检出器获得将所述子像素中的每个子像素分类为四种碱基A、C、T和G中的一种的碱基检出，从而在所述测序运行的多个测序循环中针对所述子像素中的每个子像素产生碱基检出序列；生成簇映射图，所述簇映射图将所述簇识别为共享基本上匹配的碱基检出序列的邻接子像素的不相交区域；基于所述簇映射图中的所述不相交区域来确定簇元数据，其中所述簇元数据包括簇中心、簇形状、簇尺寸、簇背景和或簇边界；使用所述簇元数据来生成基准真值训练数据，以用于训练用于所述簇元数据确定任务的基于神经网络的模板生成器，其中所述基准真值训练数据包括衰减映射图、三元映射图或二元映射图，其中所述衰减映射图是基于子像素到所述子像素所属的不相交区域的质心之间的距离来计算的，其中所述三元映射图是通过将在所述不相交区域中的子像素分类为簇内部子像素、将在所述不相交区域的质心处的子像素分类为簇中心子像素以及将不属于所述不相交区域中的任一个不相交区域的子像素分类为背景子像素来计算的，并且其中所述二元映射图是通过将在所述不相交区域的所述质心处的所述子像素分类为簇中心子像素以及将所有其他子像素分类为非中心子像素来计算的；以及训练所述基于神经网络的模板生成器以基于所述基准真值训练数据来产生所述衰减映射图、所述三元映射图或所述二元映射图作为输出。

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百度查询： 因美纳有限公司 用于基于人工智能的测序的训练数据生成