公开(公告)号：CN110689036A

公开(公告)日：2020-01-14

申请号：CN201811610903.6

申请日：2018-12-27

Applicant: 塔塔咨询服务有限公司

Inventor： 莫妮卡·夏尔马 ,  斯瓦蒂 ,  洛夫凯什·维格

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/32 ,  G06N3/04 ,  G16B20/00

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN110689036B

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN201811610903.6

申请日：2018-12-27

Applicant: 塔塔咨询服务有限公司

Inventor： 莫妮卡·夏尔马 ,  斯瓦蒂 ,  洛夫凯什·维格

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G16B20/00

Abstract: 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。