【摘 要】
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SSR（Simple Sequence Repeat）分子标记技术已成为农学领域中鉴定不同品种作物间的亲缘关系、遗传关系分类、核心种质资源评价等领域的核心手段,但在实际研究过程中,实验得到的凝胶电泳图像往往存在噪点,条带间拖影等诸多影响因素。由于对实验样本的最终分析结果依赖着该样本对应的凝胶电泳图像的条带分析结果,所以利用计算机技术使凝胶电泳图像条带清晰化以及凝胶电泳条带的自动识别一直是一个重要的
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SSR（Simple Sequence Repeat）分子标记技术已成为农学领域中鉴定不同品种作物间的亲缘关系、遗传关系分类、核心种质资源评价等领域的核心手段,但在实际研究过程中,实验得到的凝胶电泳图像往往存在噪点,条带间拖影等诸多影响因素。由于对实验样本的最终分析结果依赖着该样本对应的凝胶电泳图像的条带分析结果,所以利用计算机技术使凝胶电泳图像条带清晰化以及凝胶电泳条带的自动识别一直是一个重要的课题。本文研究了凝胶电泳图谱重绘和条带识别方法。具体地,基于Open CV设计并实现了一种凝胶电泳图像的重绘方法,先利用仿射变换、去噪、灰度化、二值化等算法对凝胶电泳图像进行预处理,然后在此基础上进行图像重绘;在前面工作的基础上,结合了深度学习中的区域卷积神经网络算法,设计出了用于检测凝胶电泳图像条带的深度学习框架,并针对凝胶电泳图像的特点设计了两种异常条带修正算法,得到基于Mask R-CNN改进的凝胶电泳图像条带检测算法,用改进后的算法与Sobel算子作了对比实验,实验表明本文提出的识别方法得到了更高的准确率、召回率和F1值。
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