辐射防护通讯 ›› 2022, Vol. 42 ›› Issue (4-5): 65-68.

• 《放射工作人员职业健康监护》专刊 • 上一篇    下一篇

基于 YOLO 的染色体着丝粒识别方法研究

董娟聪1, 蒋文轩2, 原雅艺1, 党旭红1   

  1. 1.中国辐射防护研究院,太原,030006;
    2.广西科技大学,广西 柳州,545006
  • 收稿日期:2022-03-21 出版日期:2022-10-20 发布日期:2022-10-31
  • 作者简介:董娟聪(1983—),女,2014年毕业于吉林大学公共卫生学院,博士。研究员,研究方向为放射医学。E-mail:15698331657@163.com

Study on Chromosome Centromere Recognition Method Based on YOLO

Dong Juancong1, Jiang Wenxuan2, Yuan Yayi1, Dang Xuhong1   

  1. 1. China Institute for Radiation Protection, Taiyuan, Shanxi 030006;
    2. Guangxi University of Science and Technology, Liuzhou, Guangxi 545006
  • Received:2022-03-21 Online:2022-10-20 Published:2022-10-31

摘要: 快速、准确识别染色体上的着丝粒,是实现染色体畸变自动化检测分析技术的关键环节之一。本研究利用计算机深度学习对荧光探针标记的染色体畸变图片着丝粒进行分析,初步实现了自动识别图像中的着丝粒,可为自动化检测染色体畸变系统的研发奠定一定的研究基础。

关键词: YOLO, 染色体着丝粒, 自动识别

Abstract: Rapid and accurate identification of centromere on chromosomes is one of the key steps to realize automatic analysis of chromosome aberrations. We employ computer deep learning to analyze chromosomal aberration images labeled by fluorescent probes. It realizes automatic recognition of centromere in the image, and is expected to provide technical support for the development of automatic determination system of chromosomal aberration.

Key words: YOLO, Chromosome aberration, Automatic identification

中图分类号: 

  • R148