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龙图腾网恭喜苏州深思考人工智能科技有限公司申请的专利一种尿脱落细胞液基涂片的阅片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：CN113902669B 。

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：202110978369.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种尿脱落细胞液基涂片的阅片方法及系统是由杨志明设计研发完成，并于2021-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种尿脱落细胞液基涂片的阅片方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种尿脱落细胞液基涂片的阅片方法及系统，本发明实施例基于卷积神经网络分别设置细胞检测模型、单细胞分类模型及团簇细胞分类模型，扫描获取得到尿脱落细胞液基涂片的数字图像后，将数字图像输入到所设置的细胞检测模型中，输出得到包括单细胞的粗分类数字图像及包括团簇细胞的粗分类数字图像，将包括单细胞的粗分类数字图像输入到单细胞分类模型中处理，得到单细胞的识别结果；将包括团簇细胞的粗分类数字图像输入到团簇细胞分类模型中处理，得到团簇细胞的识别结果；将得到的单细胞的识别结果及得到的团簇细胞的识别结果进行合并，得到该尿脱落细胞液基涂片的识别结果。这样，本发明实施例就实现了对尿脱落细胞涂片的自动阅片。

本发明授权一种尿脱落细胞液基涂片的阅片方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种尿脱落细胞液基涂片的阅片方法，其特征在于，所述方法包括：基于卷积神经网络分别训练得到细胞检测模型、单细胞分类模型及团簇细胞分类模型；获取得到尿脱落细胞液基涂片的数字图像；将数字图像输入到所设置的细胞检测模型中，输出得到包括单细胞的粗分类数字图像及包括团簇细胞的粗分类数字图像；将包括单细胞的粗分类数字图像输入到单细胞分类模型中处理，得到单细胞的识别结果；其中，所述单细胞分类模型通过轻量级检测方式实现对细胞核区域识别，同时提取细胞和细胞核特征，将细胞特征和细胞核特征进行协同分析，得到能更加全面的特征用于细胞分类，最终经过分类层得到单个细胞类别；将包括团簇细胞的粗分类数字图像输入到团簇细胞分类模型中处理，得到团簇细胞的识别结果；将得到的单细胞的识别结果及得到的团簇细胞的识别结果进行合并，得到该尿脱落细胞液基涂片的识别结果；所述基于卷积神经网络分别训练得到细胞检测模型、单细胞分类模型及团簇细胞分类模型包括：将多个尿脱落细胞液基涂片进行图像化，得到多个尿脱落细胞液基涂片的数字图像；对得到的数字图像进行切割分块及对分块后的数字图像进行细胞信息的标注，分别生成细胞检测模型的训练数据集合和测试数据集合，单细胞分类模型的训练数据集合和测试数据集合，以及团簇细胞分类模型的训练数据集合和测试数据集合；采用细胞检测模型的训练数据集合对细胞检测模型进行训练后，采用细胞检测模型的测试数据集合对细胞检测模型进行测试通过后，得到细胞检测模型；采用单细胞分类模型的训练数据集合对单细胞分类模型进行训练后，采用单细胞分类模型的测试数据集合对单细胞分类模型进行测试通过后，得到单细胞分类模型；采用团簇细胞分类模型的训练数据集合对团簇细胞模型进行训练后，采用团簇细胞分类模型的测试数据集合对团簇细胞分类模型进行测试通过后，得到团簇细胞分类模型；其中，所述训练得到细胞检测模型包括：基于有注意力机制的不需要锚框的可变形卷积神经网络构建细胞检测模型，该模型提取数字图像特征，采用特征金字塔进行三层特征融合，然后进行细胞位置和类别的粗预测；并将所有细胞区域的特征使用注意力机制进行特征交叉对比，再对每个细胞进行类别预测，得到包括单细胞的粗分类数字图像及包括团簇细胞的粗分类数字图像。

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