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遗传病面部识别检测

我们利用深度学习算法，开发并优化最先进的深度神经网络模型，打造出具有自主知识产权的遗传病面部识别产品Bio-Face，通过分析大量的遗传病患者面部数据，提取每个遗传病的特有的面部特征，对这些特征区分度进行数据量化，从而分辨出每种疾病的细微差别，实现对这些遗传疾病综合征的面部准确识别诊断。
目前已经完成包括常见的唐氏综合征，脆性X综合症，天使人综合征，22q11.2缺失综合征，努南综合征等100种遗传病的面部识别。Bio-Face对遗传病预测的准确率达到95.1%，目前处于国际领先地位。2020年8月14日，Bio-Face产品在全球人工智能博览会上斩获优秀案例奖。
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更新日志

  • V1.3.4
    2020-12-18 15:00
    版本更新：
    1. 优化多人脸筛选功能
    2. 实现100种疾病的识别
  • V1.3.3
    2020-10-13 17:00
    版本更新：
    1. 模型质检模块的增强
    2. 实现80种疾病的识别
  • V1.3.2
    2020-5-20 09:00
    版本更新：
    进行算法升级，实现50种遗传病的高准确性识别；
  • V1.3.1
    2020-3-20 09:00
    版本更新：
    通过数据集筛查，增加模型标签惩罚，提高数据集准确性；
  • V1.2.2
    2019-12-11 09:00
    版本更新：
    增加人脸置信度检测筛选。
  • V1.2.1
    2019-12-01 09:00
    版本更新：
    增加图像质量检测。
  • V1.2.0
    2019-11-15 09:00
    版本更新：
    分类检测模型疾病数量增加到10种。
  • V1.1.2
    2019-11-01 09:00
    版本更新：
    优化损失函数模型，使聚类结果更紧凑。
  • V1.1.1
    2019-10-20 08:30
    版本更新：
    分类检测模型增加Coffin-siris Syndrome、Sotos Syndrome。

平台介绍

平台主要从事遗传病的面部特征识别检测、面部特征分析提取、面部数据再生成、面部分割等方面的技术研究，相关的项目包括：多种遗传疾病面部特征的分类检测、遗传病面部图像的生成、遗传病检测的线上程序等。

100种遗传病

  • 1. Angelman syndrome
  • 2. Cornelia de Lange syndrome
  • 3. Down syndrome
  • 4. Kleefstra syndrome
  • 5. Cardiofaciocutaneous syndrome
  • 6. Coffin-Siris syndrome
  • 7. Sotos syndrome
  • 8. CHARGE syndrome
  • 9. Rett syndrome
  • 10. Noonan syndrome
  • 更多遗传病请上传人脸照片后检测