一种基于深度学习的染色体分裂相图像质量评价方法
基本信息
| 申请号 | CN202010050072.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111325711A | 公开（公告）日 | 2020-06-23 |
| 申请公布号 | CN111325711A | 申请公布日 | 2020-06-23 |
| 分类号 | G06T7/00(2017.01)I | 分类 | - |
| 发明人 | 宋宁;马伟旗;韩云鹏;陈罗克;晏青;沈晓明;吴朝玉 | 申请（专利权）人 | 杭州德适生物科技有限公司 |
| 代理机构 | 浙江翔隆专利事务所（普通合伙） | 代理人 | 杭州德适生物科技有限公司 |
| 地址 | 311121浙江省杭州市余杭区仓前街道良睦路1288号7楼104A | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的染色体分裂相图像质量评价方法，属于染色体图像处理技术领域。本发明通过深度学习模型，能够对染色体分裂相图像进行质量打分，能够较为准确的评价染色体图像的图像质量，对不同类型的染色体分裂相图像评价具有较强的鲁棒性，提高了医生操作的效率。本发明能够对染色体分裂相图像质量进行准确、高效评价，能够有效提升染色体分裂相图像的评价以及挑选效率，缩短染色体分裂相图像的筛选时间，进而能够有效减轻医生的工作负担，并且不受外界干扰，工序简洁、合理，可向外大规模推广应用，部署简单。 |
