利用朝向区分重叠染色体
机器学习
2022-03-25 v1
摘要
核型分析过程中一个困难的步骤是分割相互接触或重叠的染色体。为尝试自动化该过程，以往研究转向深度学习方法，其中一些将任务表述为语义分割问题。这些模型将独立的染色体实例视为语义类别，我们证明这存在问题，因为不确定哪个染色体应被归类为#1和#2。基于比较规则（如较短/较长染色体）分配类别标签可缓解但无法完全解决该问题。相反，我们在第二阶段分离染色体实例，由模型预测染色体朝向并将其用作区分染色体的关键因素之一。我们证明该方法有效。此外，我们引入一种新颖的双角表示，神经网络可用其预测朝向。该表示将任意方向及其反向映射到同一点。最后，我们提出一个新的扩展合成数据集，其基于Pommier的数据集，但解决了其训练集与测试集分离不足的问题。
引用
@article{arxiv.2203.13004,
title = {Using Orientation to Distinguish Overlapping Chromosomes},
author = {Daniel Kluvanec and Thomas B. Phillips and Kenneth J. W. McCaffrey and Noura Al Moubayed},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.13004},
year = {2022}
}
备注
Conference for Health, Inference, and Learning (CHIL) 2022 - Invited non-archival presentation