【摘 要】
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[目的]探讨利用人工智能图像识别技术对人类染色体核型识别的可行性。[方法]将已标记的1652例人类染色体图片分为3组，1 000例训练深度神经网络，300例测试神经网络的收敛效果，352例验证训练后的神经网络的分类所需时间及其正确率。[结果]人工智能深度神经网络对随机分布的染色体准确识别率达到96%，识别时间短，与全自动染色体分析仪所需时间对比差异有统计学意义（P<0.05），而准确率差异无统计学
【机 构】
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人类胚胎工程重庆市重点实验室/重庆市生殖医学临床研究中心/重庆市妇幼保健院
【基金项目】
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重庆市自然科学基金项目（cstc2018jcyjAX0710）；
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[目的]探讨利用人工智能图像识别技术对人类染色体核型识别的可行性。[方法]将已标记的1652例人类染色体图片分为3组，1 000例训练深度神经网络，300例测试神经网络的收敛效果，352例验证训练后的神经网络的分类所需时间及其正确率。[结果]人工智能深度神经网络对随机分布的染色体准确识别率达到96%，识别时间短，与全自动染色体分析仪所需时间对比差异有统计学意义（P<0.05），而准确率差异无统计学意义（P>0.05）。[结论]深度神经网络能够以较高准确率快速识别人类染色体核型。
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