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基于网格重构学习的染色体分类模型

文献类型:期刊论文

作者张林; 易先鹏; 王广杰; 范心宇; 刘辉; 王雪松
刊名自动化学报
出版日期2024
卷号50期号:10页码:2013-2021
关键词核型分析 染色体分类 特征重构 网格化
ISSN号0254-4156
DOI10.16383/j.aas.c210303
英文摘要染色体的分类是核型分析的重要任务之一. 因其柔软易弯曲, 且类间差异小、类内差异大等特点, 其精准分类仍然是一个具有挑战性的难题. 对此, 提出一种基于网格重构学习(Grid reconstruction learning, GRiCoL)的染色体分类模型. 该模型首先将染色体图像网格化, 提取局部分类特征; 然后通过重构网络对全局特征进行二次提取; 最后完成分类. 相比于现有几种先进方法, GRiCoL同时兼顾局部和全局特征提取更有效的分类特征, 有效改善染色体弯曲导致的分类性能下降, 参数规模合理. 通过基于G带、荧光原位杂交 (Fluorescence in situ hybridization, FISH)、Q带染色体公开数据集的实验表明: GRiCoL能够更好地弱化染色体弯曲带来的影响, 在不同数据集上的分类准确度均优于现有分类方法.
源URL[http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/59475]  
专题自动化研究所_学术期刊_自动化学报
推荐引用方式
GB/T 7714
张林,易先鹏,王广杰,等. 基于网格重构学习的染色体分类模型[J]. 自动化学报,2024,50(10):2013-2021.
APA 张林,易先鹏,王广杰,范心宇,刘辉,&王雪松.(2024).基于网格重构学习的染色体分类模型.自动化学报,50(10),2013-2021.
MLA 张林,et al."基于网格重构学习的染色体分类模型".自动化学报 50.10(2024):2013-2021.

入库方式: OAI收割

来源:自动化研究所

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