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使用基于人工智能(AI)的计算系统,在植入前非侵入性地估计在胚胎图像中是否存在一系列非整倍体和镶嵌体。具有相似不良结果风险的非整倍体和镶嵌体被分组,用它们的组标记训练图像。使用相同的训练数据集为每个组训练单独的AI模型,然后,例如通过使用系综或蒸馏方法将各单独的模型组合起来,以开发可以识别广泛的非整倍体风险和镶嵌风险的模型。通过训练多个模型(包括二元模型、分级分层模型和多类别模型)生成针对一个组的AI模型。具体地,分级分层模型是通过将质量标签分配给图像来生成的。在每一层,训练集被划分成质量最好的
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114846507 A
(43)申请公布日 2022.08.02
(21)申请号 202080081475.1 (74)专利代理机构 北京博思佳知识产权代理有
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