申请/专利权人：塔塔咨询服务有限公司

申请日：2018-12-27

公开（公告）日：2022-09-20

公开（公告）号：CN110689036B

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/25;G06V10/82;G06N3/04;G16B20/00

优先权：["20180706 IN 201821025353"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.09.20#授权;2020.02.11#实质审查的生效;2020.01.14#公开

摘要：公开了用于自动染色体分类的方法和系统。该系统，可替代地称为残差卷积递归注意力神经网络Res‑CRANN，利用染色体带的带序列的特性进行染色体分类。Res‑CRANN是端到端可训练系统，其中从由残差神经网络ResNet的卷积层产生的特征图中提取特征向量序列，其中特征向量对应于表示染色体图像中的染色体带的视觉特征。将序列特征向量馈送到利用注意力机制增强的递归神经网络RNN。RNN学习特征向量序列，并且注意力模块集中于特征向量序列的多个感兴趣区域ROI，其中ROI特异于染色体的类别标签。与现有技术的染色体分类方法相比，Res‑CRANN提供更高的分类准确度。

主权项：1.一种用于染色体分类的处理器实现的方法，所述方法包括：经由一个或多个硬件处理器接收包括具有多个染色体带的染色体的染色体图像（202）；经由一个或多个硬件处理器，通过生成具有维度的GxHxK多个特征图，来提取与所述染色体的所述染色体带相关联的视觉特征（204）；经由一个或多个硬件处理器，通过对所述多个特征图施加水平切分，从所述多个特征图获得多个特征向量，其中每个特征向量Fg维度为H*K（206）；经由一个或多个硬件处理器，在所述多个染色体带中从顶部染色体带到底部染色体带依次序接所述多个特征向量以生成特征序列；以及经由一个或多个硬件处理器，通过使用利用注意力机制增强的递归神经网络（RNN）处理所述特征序列，将所述染色体分类为多个预确定的染色体类别标签中的类别标签，其中所述RNN学习所述特征序列并且所述注意力机制集中于所述特征序列的多个感兴趣区域（ROI），其中ROI特异于染色体的类别标签（210）。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 塔塔咨询服务有限公司 用于自动染色体分类的方法和系统

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