一种基于人工智能的染色体图像分割方法

基于人工智能的染色体图像分割方法，能够解决依赖于人工标注高倍镜图像中染色体的轮廓，标注工作量大，人工标注的准确性和一致性难以保证的问题，实现多样性的染色体图像样本集的训练，保证染色体图像分割模型的有效性，提高模型的泛化能力和准确性。其包括：获取目标染色体图像，并通过形态学操作对目标染色体图像进行预处理；获取目标染色体图像中重叠染色体的轮廓数据；构建多样性的染色体图像训练样本集，采用多个染色体图像训练样本训练染色体图像分割模型，以得到训练好的染色体图像分割模型；将预处理后的目标染色体图像、目标染色体图像中重叠染色体的轮廓数据，输入至训练好的染色体图像分割模型进行处理，得到重叠染色体的分割结果。