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基于深度学习的基因测序碱基质量评估方法、产品、设备及介质
申请人信息
- 申请人:深圳赛陆医疗科技有限公司
- 申请人地址:518107 广东省深圳市光明区凤凰街道塘尾社区恒泰裕大厦3栋3A-1101
- 发明人: 深圳赛陆医疗科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于深度学习的基因测序碱基质量评估方法、产品、设备及介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410160733.5 |
| 申请日 | 2024/2/5 |
| 公告号 | CN117726621A |
| 公开日 | 2024/3/19 |
| IPC主分类号 | G06T7/00 |
| 权利人 | 深圳赛陆医疗科技有限公司 |
| 发明人 | 陈伟; 彭宽宽; 周祎楠; 王谷丰; 赵陆洋 |
| 地址 | 广东省深圳市光明区凤凰街道塘尾社区恒泰裕大厦3栋3A-1101 |
摘要文本
本申请提供一种基于深度学习的基因测序碱基质量评估方法、产品、设备及介质，所述方法包括：将包含碱基信号采集单元的待测荧光图像数据作为基于深度学习模型训练后的碱基识别模型的输入，获取碱基识别模型的输出层的输入数据；输入数据包括与多个碱基类别分别对应的多个通道的多通道特征数据；根据所述输入数据，基于多个碱基信号采集单元分别对应的多通道特征数据经归一化处理得到对应的标准化数据，基于多个碱基信号采集单元的标准化数据和碱基类别是否正确的统计建立质量评估表；在基因测序流程中，针对每一碱基信号采集单元，根据多通道特征数据预测对应的碱基类别，并基于质量评估表确定对应所述碱基类别的质量评估值。 （更多数据，详见专利查询网）
专利主权项内容
1.一种基于深度学习的基因测序碱基质量评估方法，其特征在于，包括：将包含碱基信号采集单元的待测荧光图像数据作为基于深度学习模型训练后的碱基识别模型的输入，获取所述碱基识别模型的输出层的输入数据；所述输入数据包括与多个碱基类别分别对应的多个通道的多通道特征数据；根据所述输入数据，基于多个所述碱基信号采集单元分别对应的所述多通道特征数据经归一化处理得到对应的标准化数据，基于多个所述碱基信号采集单元的所述标准化数据和碱基类别是否正确的统计建立质量评估表；在基因测序流程中，针对每一所述碱基信号采集单元，根据所述多通道特征数据预测对应的碱基类别，并基于所述质量评估表确定对应所述碱基类别的质量评估值。