ГЕНЕРИРОВАНИЕ МЕТАДАННЫХ СЕКВЕНИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

1. Реализованный посредством нейронной сети способ определения метаданных кластера, включающих в себя фон кластера, центры кластеров и формы кластеров, по данным изображения, сгенерированным на основе одного или более кластеров, при этом способ включает в себя
прием входных данных изображения, при этом входные данные изображения получены из последовательности изображений,
причем каждое изображение в последовательности изображений представляет изображенную область и показывает интенсивные излучения одного или более кластеров и их окружающий фон в соответствующем цикле секвенирования из множества циклов секвенирования прогона секвенирования, и
при этом входные данные изображения содержат фрагменты изображений, извлеченные из каждого изображения в последовательности изображений;
обработку входных данных изображения посредством нейронной сети для генерации альтернативного представления входных данных изображений, при этом нейронная сеть обучается для задачи определения метаданных кластера, включающей в себя определение фона кластеров, центров кластеров и форм кластеров; обработку альтернативного представления посредством выходного слоя для генерирования выходных данных, указывающих свойства соответствующих участков изображенной области;
определение порога выходных значений выходных данных и классификацию первого поднабора соответствующих участков изображенной области как участков фона, показывающих окружающий фон;
определение местонахождения пиков в выходных значениях выходных данных и классификацию второго поднабора соответствующих участков изображенной области как центральных участков, содержащих центры кластеров; и
применение сегментатора к выходным значениям выходных данных и определение форм кластеров как неперекрывающихся областей непрерывных участков изображенной области.
2. Реализованный посредством нейронной сети способ по п. 1, в котором свойства включают в себя указание того, представляет ли участок фон или кластер, и указание того, представляет ли участок центр множества непрерывных участков изображения, каждый из которых представляет один и тот же кластер.
3. Реализованный посредством нейронной сети способ по п. 1, в котором выходные данные идентифицируют один или более кластеров, интенсивные излучения которых показаны посредством входных данных изображений, как несмежные области смежных единиц, центры одного или более кластеров как центральные единицы в центрах массы соответствующих несмежных областей, и их окружающий фон как фоновые единицы, не принадлежащие ни к одной из несмежных областей.
4. Реализованный посредством нейронной сети способ по п. 3, в котором смежные единицы в соответствующих несмежных областях имеют значения интенсивности, взвешенные по расстоянию от смежной единицы до центральной единицы в несмежной области, к которой принадлежит смежная единица.
5. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 1-4, в котором выходные данные представляют собой бинарную карту, которая классифицирует каждый участок как кластер или фон.
6. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 1-5, в котором выходные данные представляют собой третичную карту, которая классифицирует каждый участок как кластер, фон или центр.
7. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 1-6, дополнительно включающий  в себя
применение определителя местонахождения пика к выходным данным для нахождения пиковых интенсивностей в выходных данных;
определение координат местоположения центров кластеров на основе пиковых интенсивностей;
уточнение координат местоположения посредством коэффициента повышающей дискретизации, используемого для подготовки входных данных изображения; и
сохранение уточненных координат местоположения в памяти для использования при распознавании оснований кластеров.
8. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 1-7, дополнительно включающий в себя категоризацию смежных единиц в соответствующих несмежных областях как внутренних единиц кластера, принадлежащих одному и тому же кластеру; и сохранение категоризации и уточненных координат местоположения внутренних единиц кластера в памяти на покластерной основе для использования при распознании оснований кластеров.
9. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 1-8, дополнительно включающий в себя
получение обучающих данных для обучения нейронной сети,
при этом обучающие данные включают в себя множество обучающих примеров и соответствующие эталонные данные,
при этом каждый обучающий пример включает в себя данные изображений из последовательности наборов изображений,
при этом каждое изображение в последовательности наборов изображений представляет сегмент проточной кюветы и показывает интенсивные излучения кластеров на сегменте и их окружающий фон, захваченный для конкретного канала изображения на конкретном цикле секвенирования из множества циклов секвенирования прогона секвенирования, выполняемого для проточной кюветы, и
при этом каждые из эталонных данных идентифицируют свойства соответствующих участков обучающих примеров; и
использование методики обучения с градиентным спуском для обучения нейронной сети и генерирования выходных данных для обучающих примеров, которые последовательно сопоставляются с эталонными данными, включая итерационную
оптимизацию функции потерь, которая минимизирует ошибку между выходными данными и эталонными данными, и
обновление параметров нейронной сети на основе ошибки.
10. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 1-9, в котором свойства содержат
кластеры, интенсивные излучения которых показаны посредством данных изображений соответствующего обучающего примера как несмежные области смежных единиц,
центры кластеров как центральные единицы в центрах массы соответствующих несмежных областей, и
их окружающий фон как фоновые единицы, не принадлежащие ни к одной из несмежных областей.
11. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 1-10, в котором свойства содержат определение того, является ли единица центром или нецентром.
12. Реализованный посредством нейронной сети способ по пункту 9, дополнительно включающий в себя при конвергенции ошибок после последней итерации сохранение обновленных параметров нейронной сети в памяти для применения при дальнейшей генерации шаблонов на основе нейронной сети и распознании оснований.
13. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 9-12, в котором в эталонных данных смежные единицы в соответствующих несмежных областях имеют значения интенсивности, взвешенные по расстоянию от смежной единицы до центральной единицы в несмежной области, к которой принадлежит смежная единица.
14. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 9-13, в котором в эталонных данных центральные единицы имеют наивысшие значения интенсивности в пределах соответствующих несмежных областей.
15. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 9-14, в котором функция потерь представляет собой среднеквадратичную ошибку и ошибка минимизируется на основе единиц между нормализованными значениями интенсивности соответствующих единиц в выходных данных и эталонных данных.
16. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 9-15, в котором, в обучающих данных, множество обучающих примеров соответственно включают в себя в качестве данных изображений различные фрагменты изображения из каждого изображения в последовательности наборов изображений одного и того же сегмента, и при этом по меньшей мере некоторые из разных фрагментов изображений перекрываются друг с другом.
17. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 9-16, в котором в эталонных данных всем единицам, классифицированным как центры кластера, назначают одинаковый первый предопределенный показатель класса и всем единицам, классифицированным как нецентры, назначают одинаковый второй предопределенный показатель класса.
18. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 9-17, в котором функция потерь представляет собой особым образом взвешенную двоичную ошибку перекрестной энтропии, причем ошибка минимизируется на основе единиц между прогнозными показателями и показателями класса соответствующих единиц в выходных данных и эталонных данных.
19. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 9-18, в котором в эталонных данных
всем единицам, классифицированным как фон, назначают одинаковый первый предопределенный показатель класса,
всем единицам, классифицированным как центры кластера, назначают одинаковый второй предопределенный показатель класса, и
всем единицам, классифицированным как внутренние единицы кластера, назначают одинаковый третий предопределенный показатель класса.
20. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 1-19, дополнительно включающий в себя
определение порога выходных значений единиц и классификацию первого поднабора единиц как фоновых единиц, показывающих окружающий фон;
определение местонахождения пиков в выходных значениях единиц и классификацию второго поднабора единиц как центральных единиц, содержащих центры кластеров; и
применение сегментатора к выходным значениям единиц и определение форм кластеров в виде неперекрывающихся областей непрерывных единиц, разделенных фоновыми единицами и центрированных по центральным единицам, при этом сегментатор начинается с центральных единиц и определяет, для каждой центральной единицы, группу последовательно непрерывных единиц, которая показывает один и тот же кластер, центр которого содержится в центральной единице.
21. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 1-20, в котором неперекрывающиеся участки имеют неправильные контуры, а единицы представляют собой единицы, дополнительно включающий в себя определение интенсивности данного кластера посредством
идентификации единиц, которые формируют интенсивность данного кластера на основе соответствующего неперекрывающегося участка непрерывных единиц, который идентифицирует форму данного кластера;
определение местоположения идентифицированных единиц на одном или более оптических изображениях с пиксельным разрешением, сгенерированных для одного или более каналов изображений на текущем цикле секвенирования;
на каждом из изображений, интерполяцию интенсивностей идентифицированных единиц, комбинирование интерполированных интенсивностей и нормализацию комбинированных интерполированных интенсивностей для получения интенсивности кластера на отдельном изображении для данного кластера на каждом из изображений; и
комбинирование интенсивности кластера на отдельном изображении для каждого из изображений для определения интенсивности кластера для данного кластера на текущем цикле секвенирования.
22. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 1-21, в котором неперекрывающиеся участки имеют неправильные контуры, а единицы представляют собой единицы, дополнительно включающий в себя определение интенсивности данного кластера посредством
идентификации единиц, которые формируют интенсивность данного кластера на основе соответствующего неперекрывающегося участка непрерывных единиц, который идентифицирует форму данного кластера;
определение местоположения идентифицированных единиц на одном или более изображениях с единичным разрешением, полученных посредством повышения разрешения на основе соответствующих оптических изображений с пиксельным разрешением, сгенерированных для одного или более каналов изображений на текущем цикле секвенирования;
на каждом из изображений  повышающей дискретизации, комбинирование интенсивностей идентифицированных единиц и нормализацию комбинированных интенсивностей для получения интенсивности кластера на отдельном изображении для данного кластера на каждом из изображений повышающей дискретизации; и
комбинирование интенсивности кластера на отдельном изображении для каждого из изображений повышающей дискретизации для определения интенсивности кластера для данного кластера на текущем цикле секвенирования.
23. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 1-22, в котором нормализация основана на коэффициенте нормализации, и
том, что коэффициент нормализации представляет собой число идентифицированных единиц.
24. Реализованный посредством нейронной сети способ по любому из пп. 1-23, дополнительно включающий в себя распознание оснований данного кластера на основе интенсивности кластера на текущем цикле секвенирования.
25. Реализованный посредством нейронной сети способ определения метаданных по кластерам в проточной кювете, при этом способ включает в себя
доступ к данным изображений, которые показывают интенсивные излучения кластеров;
обработку данных изображений посредством одного или более слоев нейронной сети и генерирование альтернативного представления данных изображений; и
обработку альтернативного представления посредством выходного слоя и генерирование выходных данных, которые идентифицируют по меньшей мере формы и размеры кластеров и/или центры кластеров.
26. Реализованный посредством нейронной сети способ по п. 25, в котором данные изображений далее показывают интенсивное излучение окружающего фона кластеров, дополнительно включающий в себя выходные данные, идентифицирующие пространственное распределение кластеров в проточной кювете, включая окружающий фон и границы между кластерами.
27. Реализованный посредством компьютера способ, включающий в себя
обработку данных изображений посредством нейронной сети и генерирование альтернативного представления данных изображений, при этом данные изображений показывают интенсивные излучения кластеров; и
обработку альтернативного представления посредством выходного слоя и генерирование выходных данных, которые идентифицируют метаданные по кластерам, включающие в себя по меньшей мере пространственное распределение кластеров, формы кластеров, центры кластеров, и/или границы между кластерами.