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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利基于HAT-MixNet实现尿沉渣有形成分智能识别方法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：CN119091227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202411272858.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于HAT-MixNet实现尿沉渣有形成分智能识别方法是由田雅男;马红宇;张文静;吴佳怡设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于HAT-MixNet实现尿沉渣有形成分智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明方法属于医学图像智能处理及深度学习领域，尤其涉及一种基于HAT‑MixNet实现尿沉渣有形成分智能识别方法。通过海量显微图像样本的筛选、增强及分组训练等方式构建高质量数据样本集，通过层堆叠维度、组卷积、层归一化及GELU激活函数设计搭建HAT‑MixNet网络模型，引入HeatMAP热力图技术对模型内部特征进行可视化，辅助指导整个网络优化训练。优点是能够根据图像样本自适应地提取有形成分特征，实现大量形态特征复杂的尿沉渣有形成分准确识别，提供更精准客观的识别结果来辅助医学人员做进一步临床诊断，从而提高现有尿液分析和妇科分泌物分析检验准确性及医疗诊断工作的效率。

本发明授权基于HAT-MixNet实现尿沉渣有形成分智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于HAT-MixNet实现尿沉渣有形成分智能识别方法，其特征在于，包括下列步骤：（1）、所使用的细胞样本包括红细胞、白细胞、粘液丝、管型、假菌丝酵母菌、孢子、盐、结晶、精子、杂质十大类；（2）、对所有灰度医疗细胞样本进行数据增强，用Mixup技术后得到数据增强后的灰度医疗细胞样本作为实验所用的数据集样本，将数据集分为训练集和验证集；（3）、将增强后的灰度医疗细胞样本导入HAT-MixNet网络中进行训练，过程如下：1）读入一幅灰度医疗细胞样本；2）需要将读入细胞样本的尺寸设为224×224特征通道数设为3；3）之后到设有4×4的卷积核k4、步长为4的Hat2d卷积层模块，再经过一次层归一化LayerNorm后输出尺寸为56×56、特征通道数设为96的细胞样本特征图片；4）接着经过3次HAT-MixNetblock处理模块后完成第一个阶段的特征处理，完成第一阶段后细胞样本仍为尺寸为56×56、特征通道数设为96的特征图片；5）上述特征图片再经过一个下采样层Downsample后通过一个特征通道数为192的HAT-MixNetblock处理模块，3次重复处理后完成第二个阶段的特征处理，此时输出尺寸为28×28、特征通道数设为192的特征图片；6）将得到的特征图片放入下采样层Downsample后通过特征通道数为384的HAT-MixNetblock处理模块，9次重复处理后完成第三个阶段的特征处理，此时输出尺寸为14×14、特征通道数设为384的特征图片；7）再特征图放入下采样层Downsample后通过特征通道数为768的HAT-MixNetblock处理模块，3次重复处理后完成第四个阶段的特征处理，输出尺寸为7×7、特征通道数为768的特征图；8）将所得特征图经过全局平均池化GlobalAvgPooling和归一化层LayerNorm，再调用PyTorch1.13.1+cu117库中的Linear层将输出的特征图转化成1000个输出的特征；（4）、经HAT-MixNet网络训练完的灰度医疗细胞样本通过HeatMAP热力图技术变为特征可视化的热力图，最终对细胞样本种类的识别准确无误后，得到训练好的HAT-MixNet模型；（5）、得到训练好的HAT-MixNet模型后，将一幅灰度医疗细胞样本图片输入到模型中便可自动识别出细胞的种类。

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