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一种染色体图像拼接方法及染色体核型分析方法 CN202210933205.X 2022-11-29 本发明公开一种染色体图像拼接方法及染色体核型分析方法，染色体图像拼接方法包括：读入两条不同染色体的图像，将各染色体片段分割出来，对齐不同染色体片段的切割面，根据切割面将不同染色体连接起来，再用自编码网络对连接后的染色体进行重构，重构后复原非连接区域的染色体，得到拼接后的染色体。与现有技术相比，本发明通过神经网络和图像处理方法对染色体图像进行拼接处理，能快速形成异常染色体参考图像，辅助医生进行异常类型判断，从而降低医生的诊断难度，提高诊断的准确性。 专利权的授权
染色体带纹图像增强方法及系统、智能终端与存储介质 CN202111345047.8 - 本发明公开了一种染色体带纹图像增强方法及系统、智能终端与存储介质，该方法包括获取初始染色体图像；获得染色体卷积图像；获取染色体深带带纹区域图像Img3；获取深带带纹灰度值gray1以及浅带带纹灰度值gray2；获得染色体灰度映射表；获得染色体灰度映射图像Img4；获取染色体增强图像Img5。本发明通过进行带纹增强和锐化处理，从而使得处理后的图像中染色体的主要带纹明显，能突出每类染色体的主要特征，次深带纹与浅带带纹过渡明显，从而不丢失染色体的带纹细节，并进行锐化，使得染色体图像变得更加清晰，染色体图像带纹表达明显、特征突出，便于对图像进行分析，提高工作效率，解决了由染色体染色技术和成像硬件所造成的染色体图像质量浮动大的问题。 实质审查
基于斜框的染色体检测方法及装置 CN202111279406.4 2022-01-18 本发明提供一种基于斜框的染色体检测方法及装置。所述方法包括如下步骤：采集染色体中期图数据集，在染色体中期图对每条染色体标注出其轮廓；根据每条染色体的轮廓生成其对应的斜框，所述斜框的信息表示为x1，y1，w1，h1，t1及c1，其中，x1和y1表示斜框的中心点的横纵坐标，w1和h1表示斜框的宽和高，t1表示斜框长边逆时针转到水平方向的夹角，c1表示对应该斜框对应的染色体的类别；根据斜框的信息表示生成染色体中期图的标签；用带有标签的染色体中期图训练预设的斜框检测模型；将待检测的染色体中期图输入到斜框检测模型中；斜框检测模型输出染色体中期图中各个染色体对应斜框的信息表示，能够有效提升染色体检测能力。 专利权的授权
基于卷积神经网络的染色体重要条带特征可视化方法及装置 CN202111279350.2 2022-01-28 本发明提供了一种基于卷积神经网络的染色体重要特征可视化方法。所述方法包括如下步骤：用训练数据集训练预设的卷积神经网络模型；将训练数据集输入训练后的卷积神经网络模型，得到各个染色体图片的分类结果、权重结果及特征结果；将各个染色体图片的特征结果与其权重结果相乘得到各个染色体图片的第一重要度信息；将各个染色体图片的第一重要度信息平均映射到该染色体图片对应的染色体条带上，得到纵向重要度信息；根据纵向重要度信息及各个染色体图片的分类结果对各个染色体图片进行统计分析，得到并展示卷积神经网络模型识别各类染色体的重要条带特征，能够实现对卷积神经网络判别染色体类别的染色体重要条带特征的可视化展示。 专利权的授权
基于图卷积神经网络的染色体分割识别方法、装置及电子设备 CN202111240215.7 2024-06-07 本发明提供一种基于图卷积神经网络的染色体分割识别方法、装置及电子设备。所述方法包括：提供染色体中期图的各染色体子图及一基于Unet神经网络的染色体分割识别模型；将各染色体子图输入编码器及交并比计算单元，编码器根据各染色体子图进行编码处理，得到特征向量，交并比计算单元将各染色体子图设定为染色体中期图内的矩形框，计算得到各个矩形框相互间的交并比；邻接矩阵输入单元根据交并比生成邻接矩阵；图卷积单元根据邻接矩阵对特征向量进行图卷积；解码器及分类器对图卷积后的特征向量分别进行解码处理和分类处理，得到各染色体的轮廓掩膜及编号，能够提取染色体间的相互关系，使染色体分割识别模型更好地分割识别染色体重叠区域。 专利权的授权
染色体中期图像评分方法、装置、电子设备及存储介质 CN202110057995.5 2024-01-19 本发明实施例提供了一种染色体中期图像评分方法、装置、电子设备及存储介质，该染色体中期图像评分方法包括：获取N张染色体中期图像，所述N为大于1的整数；分别将每一所述染色体中期图像输入到训练的神经网络，得到每一所述染色体中期图像对应的多个图像特征；分别根据每一所述染色体中期图像对应的多个图像特征，对每一所述染色体中期图像进行评分。本发明实施例利用训练的神经网络提取各张染色体中期图像中的各个特征，不仅保证了评分依据的客观性，提升了评分准确性，还可以从多个特征的角度进行评分，有助于满足不同用户的中期图挑选习惯，便于用户从中选取符合要求的中期图像。 专利权的授权
核型分析系统、方法、电子设备及可读存储介质 CN202011424092.8 2024-06-21 本发明实施例提供了一种核型分析系统、方法、电子设备及可读存储介质，该系统包括：图像处理模块，用于对输入的染色体中期图像进行处理，获得所述染色体中期图像的多个图像特征数据；数据处理模块，用于存储所述染色体中期图像的多个图像特征数据；业务接口模块，用于根据所述多个图像特征数据对所述染色体中期图像进行处理，获得所述染色体中期图像的图像特征，并将所述图像特征进行展示。该核型分析系统在将染色体中期图像输入到图像处理模块后，能够通过业务接口模块直接将染色体中期图像的图像特征输出到用户端，无需用户大量参与整个图像处理的操作，节约了用户花费在图像处理上的时间。 专利权的授权
染色体分裂相图像筛选方法、装置及终端设备 CN202010849448.6 2023-09-05 本发明实施例提供了一种染色体分裂相图像筛选方法、装置及终端设备，其中，上述染色体分裂相图像筛选方法包括获取N个候选染色体分裂相图像，所述N为大于1的整数；分别获取每一所述候选染色体分裂相图像的有效连通区域信息，所述有效连通区域信息包括有效连通区域的数量、有效连通区域的平均长度、有效连通区域的长宽比以及有效连通区域的分散度中的至少一项；依据所述有效连通区域信息，分别获取每一所述候选染色体分裂相图像对应的评分值；依据所述评分值，从所述N个候选染色体分裂相图像中筛选出至少一个目标染色体分裂相图像。本发明实施例能降低筛选得到的图像中发生染色体交叉现象严重的概率，筛选出质量较高的目标染色体，从而减轻医务工作人员的负担。 专利权的授权
染色体分割方法及装置 CN202010808610.X 2023-08-08 本发明实施例提供了一种染色体分割方法及装置，其中，上述染色体分割方法包括：将目标染色体图像输入到预先训练得到的语义分割模型中，获得重叠区域集与非重叠区域集，非重叠区域集包括至少一个初始非重叠区域；在重叠区域集包括至少一个初始重叠区域的情况下，分别确定与每一初始重叠区域邻接的全部初始非重叠区域，以及邻接的全部初始非重叠区域的第一区域数量；根据第一区域数量确定区域拼接规则，并根据区域拼接规则对每一初始重叠区域与邻接的全部初始非重叠区域进行拼接，得到染色体分割图像。本发明实施例可提升染色体的分割准确度与分割效率。 专利权的授权
染色体异常检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质 CN202010777218.3 2024-03-01 本申请适用于机器人学习技术领域，提供了染色体异常检测方法，包括：获取目标病例的N个第一图集，每一第一图集均包含多张分割图，每一分割图包含一条染色体的图像；将每一第一图集中的每一分割图分别输入到预先训练得到的H个目标判别模型中，得到每一分割图对应的H种核型的判别值；分别根据每一第一图集所包括的全部分割图对应的全部判别值，得到每一第一图集对应的核型配对结果，核型配对结果包括由同一核型的常染色体两两组合形成的第一元素和/或由性染色体两两组合形成的第二元素；根据N个第一图集中的每一核型对应的元素的数量，以及每一核型对应的数量阈值，生成目标病例的检测结果。本申请有利于提高染色体异常检测的准确性。 专利权的授权