基于GAN的染色体结构异常检测方法、系统及存储介质

摘要

本发明公开了基于GAN的染色体结构异常检测方法、系统及存储介质，方法包括：对染色体数据集进行清洗过滤，得到待训练数据集；对待训练数据集进行数据增强处理，得到海量待训练数据；根据待训练数据构建基于GAN的异常检测模型；对异常检测模型进行优化；根据优化后的异常检测模型，预测染色体检测结果。本发明构建了基于GAN的异常检测模型，只需要训练正常染色体以及学习正常染色体的特征信息，充分利用正常染色体与异常染色体特征信息的差异性来进行染色体结构异常检测；另外，本发明既能进行染色体分类，又能对染色体进行异常检测，实用性高，可广泛应用于机器学习技术领域。