【摘 要】
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目的通过深度卷积神经网络对分裂中期的染色体图像进行学习,测试其在染色体分类的准确率。方法该研究一共纳入1275例不同个体分裂中期的染色体图片,其中735例作为训练集用于
【机 构】
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湖北省妇幼保健院检验科,华中科技大学同济医学院附属武汉中心医院眼科,南京航空航天大学电子信息工程学院,西安电子科技大学计算机科学与技术学院,中山大学中山眼科中心
【基金项目】
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武汉市卫生健康委员会医学科研项目(编号:WX19Q29)
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目的通过深度卷积神经网络对分裂中期的染色体图像进行学习,测试其在染色体分类的准确率。方法该研究一共纳入1275例不同个体分裂中期的染色体图片,其中735例作为训练集用于深度卷积神经网络,245例作为测试集用作内部验证,245例外院数据用作外部验证;另取50例染色体图片资料,分别记录人和计算机完成染色体分类的时间及准确率。结果24分类的结果提示,分类网络在内部验证的准确率为91.22%,外部验证的准确率为91.48%;ResNet的分类效率是人工操作的1000倍以上,其准确率明显优于非遗传专科医师。结论深度
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