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龍圖騰網獲悉上海北昂醫藥科技股份有限公司申請的專利一種染色體圖像分析方法、系統、計算機設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116894828B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310901061.4，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種染色體圖像分析方法、系統、計算機設備及存儲介質是由朱思程;陳忠雄;崔玉峰設計研發完成，并于2023-07-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種染色體圖像分析方法、系統、計算機設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種染色體圖像分析方法、系統、計算機設備及存儲介質，包括步驟：S01：構建一次分類輸入集合；S02：采用兩種方式之一，構建二次分類輸入集合；方式一：使用神經網絡實例分割模型染色單體輪廓以及得到染色單體的概率矩陣；概率矩陣與圖像特征信息組成了二次分類輸入集合；方式二：基于方式一中得到的所有染色單體輪廓得到輪廓小圖，基于分類器推理出染色單體小圖屬于24個染色體類別的概率；概率矩陣與圖像特征信息組成了二次分類輸入集合；S03：采用配對模型得到最終的染色單體類別信息。對染色單體依次進行兩次分類和識別減輕了染色單體交叉、重疊、顯微圖片中的雜質干擾對最終分類準確率的影響，顯著提高了染色體分類準確率。

本發明授權一種染色體圖像分析方法、系統、計算機設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種染色體圖像分析方法，其特征在于，包括如下步驟： S01：拍攝染色體的顯微圖像，構建一次分類輸入集合； S02：基于一次分類輸入集合，采用如下兩種方式之一，構建二次分類輸入集合； 方式一：對所述一次分類輸入集合中的顯微圖像，使用基于深度學習的神經網絡實例分割模型，對一次分類輸入集合中的顯微圖像，進行分割、分類，得到顯微圖像中所有的染色單體輪廓與染色單體對應的屬于24個染色體類別（1，2，3，..21，22，X，Y）的概率；基于染色單體輪廓計算出各個染色單體的圖像特征信息；所有的染色單體屬于24個染色體類別的概率與所有的染色單體的圖像特征信息，組成了二次分類輸入集合； 方式二：對所述一次分類輸入集合中的顯微圖像，使用基于深度學習的神經網絡實例分割模型，對一次分類輸入集合中的顯微圖像，進行分割、分類，得到顯微圖像中所有的染色單體輪廓，從顯微圖像中摳出染色單體的輪廓小圖，并90度豎立染色單體小圖；基于深度神經網絡的分類器推理出染色單體小圖屬于24個染色體類別的概率；基于分類器輸出的所有的染色單體小圖屬于24個染色體類別的概率與所有的染色單體的圖像特征信息，組成了二次分類輸入集合，其中，各個染色單體的圖像特征信息基于染色單體輪廓計算得出； S03：令assign_num=一張顯微圖像中的染色單體總數46，表示向上取整數；輸入二次分類輸入集合，調用assign_num次染色單體配對模型，對染色單體的類別進行糾正，得到最終的染色單體類別信息。

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