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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于深度学习的染色体核型分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117197587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311357036.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习的染色体核型分析方法及系统是由伍星;谭玉林;何中市;邓秋菊;汪成亮;杨再林;刘耀设计研发完成，并于2023-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的染色体核型分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于染色体核型分析技术领域，具体公开了一种基于深度学习的染色体核型分析方法及系统，该方法包括如下步骤：S1，获取染色体的细胞分裂中期图像并进行预处理；S2，提取图像的特征F；S3，利用多个建议框对特征F进行剪裁，获取特征F1～Fn；S4，去除特征F1～Fn的公共特征得到修正的特征f1～fn，并进行分类得到预测分类结果，使用损失函数IGLoss和CELoss进行联合监督；S5，对建议框进行微调，并使用CELoss对微调结果进行监督，S6，根据预测分类结果，使用二进制交叉损失BCELoss对其进行监督，得到染色体的核型分析结果。采用本技术方案，使用深度学习和分割框完成染色体核型分析，并根据染色体的特点针对性地优化染色体分类的效果，提高整体性能。

本发明授权基于深度学习的染色体核型分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的染色体核型分析方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，获取染色体的细胞分裂中期图像并进行预处理； S2，使用骨干网络提取图像的特征F； S3，利用多个建议框对特征F进行剪裁，获取特征F1～Fn； S4，去除特征F1～Fn的公共特征得到修正的特征f1～fn，利用修正的特征f1～fn进行分类得到预测分类结果，使用损失函数IGLoss和CELoss对预测分类结果进行联合监督；IGLoss损失函数LIG具体计算公式如下： 其中，λ表示平衡两项的参数；xi表示第i个样本输入最后的全连接层之前的特征向量，yi表示第i个样本的类别标签，cyi表示所有类别标签为yi的样本的中心点，b表示mini-batch的大小，Gk表示属于同一组的类别集合，ci和cj表示同属于第k组的两个不同的类别的中心点； S5，对建议框进行微调，并使用CELoss对微调结果进行监督； S6，根据预测分类结果，取出对应类别的掩码，使用二进制交叉损失BCELoss对其进行监督，得到染色体的核型分析结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆大学，其通讯地址为：400030 重庆市沙坪坝区沙正街174号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。