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龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111373245.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種細(xì)胞醫(yī)學(xué)圖像分割的方法和系統(tǒng)是由文靜;楊妍;王翊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-11-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種細(xì)胞醫(yī)學(xué)圖像分割的方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種細(xì)胞醫(yī)學(xué)圖像分割的方法，屬于醫(yī)學(xué)圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體包括以下步驟：將細(xì)胞原始圖作為預(yù)先訓(xùn)練的細(xì)胞醫(yī)學(xué)圖像分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，細(xì)胞醫(yī)學(xué)圖像分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖像的細(xì)胞核進(jìn)行特征增強(qiáng)、特征重用后獲得顯著性多語義特征圖；對(duì)特征圖進(jìn)行池化金字塔下采樣獲得多語義特征圖、上采樣恢復(fù)原圖尺寸，將上采樣的各特征圖進(jìn)行拼接得到分割結(jié)果圖，將所述分割結(jié)果圖與細(xì)胞原始圖疊加后作為模型輸出。本發(fā)明可對(duì)細(xì)胞圖像進(jìn)行分割且分割區(qū)域的特征突出。

本發(fā)明授權(quán)一種細(xì)胞醫(yī)學(xué)圖像分割的方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種細(xì)胞醫(yī)學(xué)圖像分割的方法，其特征在于，包括以下步驟：將細(xì)胞原始圖作為預(yù)先訓(xùn)練的細(xì)胞醫(yī)學(xué)圖像分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，細(xì)胞醫(yī)學(xué)圖像分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖像的細(xì)胞核進(jìn)行特征增強(qiáng)、特征重用后獲得包含多種語義的特征圖；所述細(xì)胞醫(yī)學(xué)圖像分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于神經(jīng)元的重要性對(duì)細(xì)胞原始圖進(jìn)行特征增強(qiáng)處理；所述細(xì)胞醫(yī)學(xué)圖像分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型其中采用的骨干網(wǎng)絡(luò)由四個(gè)密集連接網(wǎng)絡(luò)塊組成，所述密集連接網(wǎng)絡(luò)塊間由卷積層組成的過渡層控制通道數(shù)；每個(gè)所述密集連接網(wǎng)絡(luò)塊由六個(gè)特征提取子網(wǎng)絡(luò)塊連接構(gòu)成，每個(gè)所述特征提取子網(wǎng)絡(luò)塊的輸入，是該特征提取子網(wǎng)絡(luò)塊前面所有特征提取子網(wǎng)絡(luò)塊的輸出，所述特征提取子網(wǎng)絡(luò)塊由兩個(gè)卷積層和注意力機(jī)制層組成，每個(gè)卷積層后面默認(rèn)連接BatchNorm層和ReLU層；所述包含多種語義的特征圖通過上下采樣后，將上采樣的各特征圖進(jìn)行分割得到分割結(jié)果圖，將所述分割結(jié)果圖與細(xì)胞原始圖疊加后作為模型輸出；預(yù)先訓(xùn)練的細(xì)胞醫(yī)學(xué)圖像分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練樣本為已標(biāo)注背景、細(xì)胞質(zhì)、細(xì)胞核的單個(gè)細(xì)胞圖像。

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