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2023-06-11 发布于四川
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基于深度学习的染色体整倍性预测系统、方法、终端、介质.pdf

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本发明属于生物医学技术领域，公开了一种基于深度学习的染色体整倍性预测系统、方法、终端、介质，在胚胎发育的全过程中挑选部分胚胎图像，按时序性组合为视频作为训练数据集，搭建视频序列特征网络模型，对胚胎视频进行训练，提取胚胎发育过程中的形态学特征和动力学特征；融合胚胎视频特征以及患者的临床数据特征，并根据融合特征训练网络，得到预测结果。本发明创新性地使用视频序列特征网络框架，很好地获取了胚胎发育过程中的时空特性，有效地完成了对胚胎细胞动力学特征和形态学特征的提取；本发明的预测模型可以自动地完成对染色体

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112990319 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110291517.0 G16H 50/20 (2018.01)

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