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Segmentation of Raw G-band Chromosome Images Using Convolutional Neural Networks

Segmentation of Raw G-band Chromosome Images Using Convoluti...

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作者： IBRAHIM CAN YILMAZ 上海交通大学

学位级别：硕士

染色体图像的分析对于发现一个人的遗传信息和可能的疾病起着重要作用。如今,遗传学被认为与许多疾病和异常有关。几十年来,科学家们一直在努力使这一重要操作自动化。片段化在人类基因组分析中占有非常重要的地位。然而,如果没有自动... 详细信息

染色体图像的分析对于发现一个人的遗传信息和可能的疾病起着重要作用。如今,遗传学被认为与许多疾病和异常有关。几十年来,科学家们一直在努力使这一重要操作自动化。片段化在人类基因组分析中占有非常重要的地位。然而,如果没有自动的解决方案,它就变成了一个非常耗时且容易出错的过程。因此,这里提出一种用于此目的的解决方案。因为染色体的提取是分析概念中的第一步,所以它也很重要,因为分割的准确性影响着接下来的所有工作。但是,这不是一件容易的事。首先,染色体图像的背景非常嘈杂,并且包含一些其他的细胞颗粒,染色碎片。另一个问题是染色体的形状和结构变化很大。此外,因为它们是串状物体,所以它们往往彼此重叠或接触其他染色体。针对上述问题,首先研究了背景去除技术。为此比较了基于U-Net的全卷积神经网络模型和自适应局部阈值方法。随着批量归一化、数据增强、dropout等优化方法的大量使用,基于深度学习的方法在图像上取得了很好的效果,而自适应阈值法的成功率很低。为了分离接触染色体,同时采用了分水岭分割和测地线路径算法两种方法。分水岭变换在时间消耗方面改进了算法,测地线路径方法为更平滑和更精确的分离提供了改进。最后,通过重叠染色体解缠过程,对物体的形状进行评价,找出重叠区域。基于U-Net的CNN模型对染色体二进制掩码取得了97%的Dice相似系数得分。其余的算法在正确分割的染色体数目方面,通过从6678条染色体中正确提取6532条,达到了97.8%的准确率。

关键词：语义分割核型分析 U-Net 重叠的物体分离粘连的染色体

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