TY -非盟的吴Yirui AU -棕褐色,小非盟- Lu,通PY - 2020 DA - 2020/05/11 TI -一个新的甘多个分布模型来解决复杂的端到端染色体核型分析SP - 8923838六世- 2020 AB -与重大发展物联网的医疗(IoMT)和cloud-fog-edge计算,现在医疗行业涉及医学大数据来改善病人护理的服务质量。人类染色体核型分析是指分类。然而,执行核型分析任务通常需要在细胞遗传学专业领域,精度高,长期的经验和相当大的体力工作。一个端到端的染色体核型分析系统,提出了在医学大数据自动、准确地执行检测染色体相关任务,分割和分类。面对图像数据生成和收集通过计算边缘,我们首先利用视觉特性产生染色体候选人与极值区域(ER)技术。由于严重的阻塞和交叉重叠,我们利用环半径相同变换集群像素属性近似染色体形状。解决不平衡的问题和小数据集,覆盖不同的数据模式,我们提出multidistributed生成广告网络(MD-GAN)来执行数据增强通过生成额外的训练样本。之后,我们调整CNN染色体分类任务涉及生成和足够的训练图像。通过镇定的实验数据集,该方法实现了高精度的任务染色体检测、分割和分类。此外,实验结果证明MD-GAN-based数据增强对分类结果的CNN在某种程度上。 SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8923838 DO - 10.1155/2020/8923838 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -