染色体的核型分析是细胞遗传学的基本研究方法,该方法主要基于生物体细胞有丝分裂的中期染色体图像,依据染色体的数量和形态等特征对其进行配对、排序、编号,最终得到核型图。在生物和医疗领域,核型分析是了解生物细胞染色体的构成,研究物种进化、诊断遗传疾病不可或缺的重要手段。而传统的染色体核型分析流程十分繁琐,涉及到视野筛选、图像拍摄、图像预处理、目标分割、分类配对、报告生成等操作,整个过程耗时费力。为了提高染色体核型分析的自动化水平,本文聚焦于染色体图像的预处理,分割和分类等关键任务,研究并选取合适的算法,对现有的算法进行实现并改进。具体包含以下几个方面的工作:1、图像预处理:图像预处理为后续的染色体分割和分类任务做准备,主要包括降噪算法和纹理增强算法的对比和选取。2、基于传统图像处理方法的染色体分割和分类:对现有分割算法进行实现和分析,提出基于凸包算法的染色体分割方案。对现有染色体的特征提取方法进行实现和改进,并通过测试对多种常用分类器的性能进行了比较,选取随机森林对染色体进行分类,最终获得了0.65的分类精度。3、基于深度学习的染色体分割和分类:在大量真实数据的支持下,采用Mask R-CNN这一实例分割网络将染色体的分割和分类任务进行整合,从而实现了染色体核型分析流程的一体化。进一步采用Mask Scoring R-CNN网络对Mask R-CNN存在的问题进行改进,最终在本文数据集上获得了0.992的召回率以及0.945的精确率。4、染色体核型分析软件的开发:整合文中的算法,并根据实际用户需求开发了染色体核型分析软件,该软件将配合染色体自动扫描仪,提高工作效率,大大提升染色体核型分析系统的智能化程度。基于以上工作,本文将图像算法和软件系统进行了有效结合,实现了染色体核型分析流程的一体化和自动化,达到了本文的预期目标。