【摘 要】
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现如今,伴随着计算机技术的快速进步,数字图像技术和机器学习算法理论的应用也愈发广泛。在染色体疾病的诊疗方向上,利用计算机技术来辅助进行染色体的图像处理和核型分析成为趋势。传统的染色体图像分析,从图像的识别到处理再到分析,都需要在不同的系统环境下进行,且由于软件系统的专业性,体积通常较大,只能在线下操作,缺乏普适性和易用性。传统的染色体分析系统的集成性较差,在对对象进行分析时往往因为图像本身存在的干
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现如今,伴随着计算机技术的快速进步,数字图像技术和机器学习算法理论的应用也愈发广泛。在染色体疾病的诊疗方向上,利用计算机技术来辅助进行染色体的图像处理和核型分析成为趋势。传统的染色体图像分析,从图像的识别到处理再到分析,都需要在不同的系统环境下进行,且由于软件系统的专业性,体积通常较大,只能在线下操作,缺乏普适性和易用性。传统的染色体分析系统的集成性较差,在对对象进行分析时往往因为图像本身存在的干扰而导致分析结果的不准确。本文设计的面向染色体信息数据的交互式处理识别系统基于python的django框架设计。本系统的研究成果主要有以下几点:1.本文对染色体轮廓对象应用了了矢量化图形处理技术,交互式的处理设计极大提高了染色体轮廓的精确程度和模块处理的速度,可以为后续的识别提供准确的数据。2.将Django框架和异步加载算法结合,配合json数据格式对染色体轮廓坐标数据进行传输储存和存储。因为json数据格式非常的契合染色体轮廓对象坐标对的形式,从而可以极大的提高了系统处理的速度。3.在系统中嵌入Editor.md实现了同步编辑功能的实现。从而使系统从染色体图像的识别、处理、分类和报告编辑模块的一体化。加强了系统的集成性,也极大提高了染色体疾病诊疗分析的效率。4.在病变染色体识别上,结合贝叶斯分类算法,识别出可能出现问题的染色体轮廓对象,辅助医护人员对病人的诊断。系统还具有体积小,使用操作简单,对运行环境系统的适配性高的特点。系统在人机交互的使用上,尽量采用人性化的设计,可以让操作员快速上手使用,后续还可以结合大数据分析,将数据储存到hive库中,对数据进一步的统计分析,探究疾病的产生原因等等。系统的应用可以促进染色体疾病的诊疗技术,结合了几部分的技术的使用,可以跟好的应对人类对于将高科技分析手段应用在疾病诊疗上的使用场景,让医院的工作得到降低,质量和效率得到提升。
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