【摘 要】
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染色体易位重组位点的识别对很多染色体遗传性疾病的诊断有着重要的意义。本文基于实际诊断中采集到的24类染色体数据和9号正常与异常染色体数据,构建了一套自动识别染色体易位重组位点的模型和方法。首先,对染色体图像进行预处理,得到了方向梯度直方图特征(HOG)和局部二值模式特征(LBP),构建了基于纹理特征的染色体24分类多通道网络模型,分类准确率达到了95.99%;再与ResNet18模型(分类准确率95.86%)进行模型融合,最终分类准确率达到97.08%。其次,将染色体密度谱作为正常和异常染色体的分类特征,
【机 构】
:
西安交通大学数学与统计学院,西安交通大学生命科学与技术学院,西安交通大学医学部,河北燕达陆道培医院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.11971375,11631012),陕西省自然科学基础研究计划(No.2019JM-478).
其他文献
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