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龙图腾网恭喜深思考人工智能科技(上海)有限公司申请的专利一种基于细胞图像进行细胞分类的方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114863163B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210347243.7，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于细胞图像进行细胞分类的方法及系统是由杨志明设计研发完成，并于2022-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于细胞图像进行细胞分类的方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于细胞图像进行细胞分类的方法及系统，本发明实施例采用训练得到的深度学习模型进行细胞图像中的细胞分类，包括：提供一细胞图像，从所述细胞图像中提取细胞特征，输入训练得到的深度学习模型中；所述深度学习模型将所述细胞特征与细胞数据库中的多种不同类别细胞特征分别进行相似度计算，得到所述细胞特征与不同类别细胞特征之间的相似度值，其中，所述细胞数据库中的不同类别细胞特征是在训练所述深度学习模型时，基于细胞图像样本进行细胞类别匹配，及聚类得到的；根据所述相似度值的高低顺序，将设定数量的对应类别细胞特征的类别，作为所述细胞图像中的细胞分类结果。这样，本发明实施例在采用训练得到的深度学习模型进行细胞图像中的细胞进行分类时，提高了细胞分类的准确性。

本发明授权一种基于细胞图像进行细胞分类的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于细胞图像进行细胞分类的方法，其特征在于，所述方法包括：提供一细胞图像，从所述细胞图像中提取细胞特征，输入训练得到的深度学习模型中，所述深度学习模型通过该模型中的特征匹配网络将所述细胞特征与细胞数据库中的多种不同类别细胞特征分别进行相似度计算，得到所述细胞特征与不同类别细胞特征之间的相似度值，其中，所述细胞数据库中的不同类别细胞特征是在训练所述深度学习模型时，基于细胞图像样本进行细胞类别匹配，及聚类得到的；根据所述相似度值的高低顺序，将设定数量的对应类别细胞特征的类别，作为所述细胞图像中的细胞分类结果；其中，所述在训练所述深度学习模型时，基于细胞图像样本进行细胞类别匹配，及聚类包括：在细胞数据库中为细胞特征标注细胞类别，从细胞图像中提取细胞样本特征，将所述细胞样本特征采用多元组损失函数基于标注了细胞类别的细胞特征，进行相似度度量，以学习到所标注细胞类别下的细胞特征之间的差异，构建出区分度强的特征匹配网络，基于与标注了细胞类别的细胞特征之间的差异值，在对应的细胞类别下对细胞特征进行均匀采样后，基于所选取的聚类中心，进行聚类处理，得到每一细胞类别的细胞特征；所述基于与标注了细胞类别的细胞特征之间的差异值，在对应的细胞类别下对细胞特征进行均匀采样后，基于所选取的聚类中心，进行聚类处理，包括：通过学习到的特征匹配网络，对构建的细胞数据库的每一类细胞的细胞特征进行聚类，得到每一类下的细胞特征的N个聚类中心，将N个聚类中心附近的Top-K个细胞特征作为该类的细胞特征。

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