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利用人工智能图像识别技术对染色体核型的分类研究
文献摘要：
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,1000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96.0％,识别时间短,与全自动染色体分析仪所需时间比较,差异有统计学意义(P<0.05),而准确率比较,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.
文献关键词：
染色体核型;人工智能;深度神经网络
中图分类号：
作者姓名：
丁晓燕;沈梦婕;李岚;景鹏伟;黄国宁;叶虹
作者机构：
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 400013
文献出处：
引用格式：
[1]丁晓燕;沈梦婕;李岚;景鹏伟;黄国宁;叶虹-.利用人工智能图像识别技术对染色体核型的分类研究)[J].重庆医学,2022(16):2853-2855,2865
A类：
B类：
人工智能图像识别,图像识别技术,染色体核型,分类研究,类染色体,染色体图,深度神经网络,收敛效果,随机分布,准确识别,识别率,染色体分析,快速识别,别人
AB值：
0.248223
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