论文研究 使用深度残差神经网络检测t(9; 22)染色体易位

核型分析具有重要的临床意义。 有效地检测染色体的确切异常将有助于某些疾病的诊断。 在本文中，我提出了一种方便且可靠的系统，该系统能够检测t（9; 22）染色体易位，这是CML患者的一种特定的染色体异常。 该系统的功能基于深度学习算法，我使用ResNet创建了一个分类系统。 该模型可以根据9号和22号染色体的图像有效检测t（9; 22）易位。该模型在验证集上的准确率达到97.5％。