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龍圖騰網恭喜吉林大學申請的專利基于HAT-MixNet實現尿沉渣有形成分智能識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119091227B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411272858.3，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于HAT-MixNet實現尿沉渣有形成分智能識別方法是由田雅男;馬紅宇;張文靜;吳佳怡設計研發完成，并于2024-09-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于HAT-MixNet實現尿沉渣有形成分智能識別方法在說明書摘要公布了：本發明方法屬于醫學圖像智能處理及深度學習領域，尤其涉及一種基于HAT?MixNet實現尿沉渣有形成分智能識別方法。通過海量顯微圖像樣本的篩選、增強及分組訓練等方式構建高質量數據樣本集，通過層堆疊維度、組卷積、層歸一化及GELU激活函數設計搭建HAT?MixNet網絡模型，引入HeatMAP熱力圖技術對模型內部特征進行可視化，輔助指導整個網絡優化訓練。優點是能夠根據圖像樣本自適應地提取有形成分特征，實現大量形態特征復雜的尿沉渣有形成分準確識別，提供更精準客觀的識別結果來輔助醫學人員做進一步臨床診斷，從而提高現有尿液分析和婦科分泌物分析檢驗準確性及醫療診斷工作的效率。

本發明授權基于HAT-MixNet實現尿沉渣有形成分智能識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于HAT-MixNet實現尿沉渣有形成分智能識別方法，其特征在于，包括下列步驟：（1）、所使用的細胞樣本包括紅細胞、白細胞、粘液絲、管型、假菌絲酵母菌、孢子、鹽、結晶、精子、雜質十大類；（2）、對所有灰度醫療細胞樣本進行數據增強，用Mixup技術后得到數據增強后的灰度醫療細胞樣本作為實驗所用的數據集樣本，將數據集分為訓練集和驗證集；（3）、將增強后的灰度醫療細胞樣本導入HAT-MixNet網絡中進行訓練，過程如下：1）讀入一幅灰度醫療細胞樣本；2）需要將讀入細胞樣本的尺寸設為224×224特征通道數設為3；3）之后到設有4×4的卷積核k4、步長為4的Hat2d卷積層模塊，再經過一次層歸一化LayerNorm后輸出尺寸為56×56、特征通道數設為96的細胞樣本特征圖片；4）接著經過3次HAT-MixNetblock處理模塊后完成第一個階段的特征處理，完成第一階段后細胞樣本仍為尺寸為56×56、特征通道數設為96的特征圖片；5）上述特征圖片再經過一個下采樣層Downsample后通過一個特征通道數為192的HAT-MixNetblock處理模塊，3次重復處理后完成第二個階段的特征處理，此時輸出尺寸為28×28、特征通道數設為192的特征圖片；6）將得到的特征圖片放入下采樣層Downsample后通過特征通道數為384的HAT-MixNetblock處理模塊，9次重復處理后完成第三個階段的特征處理，此時輸出尺寸為14×14、特征通道數設為384的特征圖片；7）再特征圖放入下采樣層Downsample后通過特征通道數為768的HAT-MixNetblock處理模塊，3次重復處理后完成第四個階段的特征處理，輸出尺寸為7×7、特征通道數為768的特征圖；8）將所得特征圖經過全局平均池化GlobalAvgPooling和歸一化層LayerNorm，再調用PyTorch1.13.1+cu117庫中的Linear層將輸出的特征圖轉化成1000個輸出的特征；（4）、經HAT-MixNet網絡訓練完的灰度醫療細胞樣本通過HeatMAP熱力圖技術變為特征可視化的熱力圖，最終對細胞樣本種類的識別準確無誤后，得到訓練好的HAT-MixNet模型；（5）、得到訓練好的HAT-MixNet模型后，將一幅灰度醫療細胞樣本圖片輸入到模型中便可自動識別出細胞的種類。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人吉林大學，其通訊地址為：130012 吉林省長春市前進大街2699號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。