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申请/专利权人：湘江实验室

摘要：本发明公开一种染色体分类方法。获取待检测的染色体图像；利用ResNet50分类模型对所述染色体图像进行初分类，得到染色体图像的分类核型；将置信度高于阈值的染色体图像视为高置信度染色体数据，将置信度低于阈值的染色体图像视为低置信度染色体数据；将高置信度染色体数据和其对应的分类核型进行组合，得到染色体组合核型信息；将所述染色体组合核型信息和所述低置信度染色体数据分别输入到Transformer模型的编码器和解码器，预测得到低置信度染色体核型；将预测得到的低置信度染色体核型与构建的细胞形态描述库中的信息进行相似度匹配，根据匹配结果得到染色体分类结果；可提高染色体分类精度。

主权项：1.一种染色体分类方法，其特征在于，包括：获取待检测的染色体图像；利用ResNet50分类模型对所述染色体图像进行初分类，得到染色体图像的分类核型；根据所述分类核型的置信度和阈值，将置信度高于阈值的染色体图像视为高置信度染色体数据，将置信度低于阈值的染色体图像视为低置信度染色体数据；将高置信度染色体数据和其对应的分类核型进行组合，得到染色体组合核型信息；将所述染色体组合核型信息和所述低置信度染色体数据分别输入到Transformer模型的编码器和解码器，预测得到低置信度染色体核型；所述Transformer模型的训练方法包括：获取第二染色体类别标注数据，所述第二染色体类别标注数据为同源染色体组xɡ和对应的第二分类核型lɡ1；将同源染色体组xɡ随机分成第一同源染色体组xɡ1和第二同源染色体组xɡ2；将第一同源染色体组xɡ1和对应的第二分类核型lɡ1组合为第一同源染色体组合核型信息cɡ1；将第一同源染色体组合核型信息cɡ1输入到Transformer模型的编码器，将第二同源染色体组xɡ2输入到Transformer模型的解码器；通过Transformer模型预测得到第二预测核型lɡt1；计算第二分类核型lɡ1和第二预测核型lɡt1的第二损失函数loss2；根据第二损失函数loss2对Transformer模型进行训练和优化；将第一同源染色体组xɡ1和对应的第二分类核型lɡ1组合为第一同源染色体组合核型信息cɡ1包括：取第一同源染色体组xɡ1在分类模型ResNet50预测中最后一层卷积层输出的特征向量convɡ1，特征向量convɡ1长度为1024；生成嵌入矩阵E，嵌入矩阵E维度为24xd，其中，24为染色体核型数；通过核型选取指定行编码向量Embedɡ1；将特征向量convɡ1与编码向量Embedɡ1组合成第一同源染色体组合核型信息cɡ1，第一同源染色体组合核型信息cɡ1维度为1024x2；所述编码器设置有自注意力机制： ；式中，Attention为自注意力机制函数，Q为编码器的查询向量，K为编码器的键向量，V为编码器的值向量，Q、K和V是通过第一同源染色体组合核型信息cɡ1分别编码得到，dk是K的维度；T为分类核型置信度的阈值；所述解码器与编码器相同，解码器的查询向量、键向量来自第一同源染色体组合核型信息cɡ1对应编码器中的特征向量，解码器的值向量是通过输入第二同源染色体组xɡ2编码得到；将预测得到的低置信度染色体核型与构建的细胞形态描述库中的信息进行相似度匹配，根据匹配结果得到染色体分类结果。

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