基于视觉几何变换器与螳螂搜索优化的染色体异常检测新方法

为解决染色体异常检测中处理效率低、特征提取不精准等问题，研究人员开发了基于VGG-16网络特征提取和视觉变换器(ViT)分类的VGT-MS算法，通过螳螂搜索优化参数，最终实现98.0%准确率、97.2%精确度和96.7% F1值，显著提升遗传病诊断效能。

　　

染色体作为携带遗传物质的关键结构，在细胞核内呈现独特的线状形态。核型分析(karyotyping)作为其异常检测的金标准，长期受限于传统方法的计算效率与特征识别精度。研究团队创新性地将视觉几何变换器(Visual Geometric Transformer, VGT)与生物启发式螳螂搜索算法(Mantis Search Algorithm)相结合，构建VGT-MS检测框架。该方案首先通过预处理消除染色体图像中的背景噪声，随后采用深度卷积网络VGG-16进行多尺度特征提取，并利用视觉变换器(Vision Transformer)实现亚细胞级别的异常定位。经ROC曲线等指标验证，该系统在保持较低计算开销的同时，达成96.2%召回率与97.2%精准度，为唐氏综合征等染色体疾病的早期筛查提供了自动化解决方案。