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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第一医学中心申请的专利一种慢性肾病病理图像识别增强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：CN120071072B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510536276.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种慢性肾病病理图像识别增强系统是由白圆圆;孔晓丽设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种慢性肾病病理图像识别增强系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种慢性肾病病理图像识别增强系统，集成数据收集、肾病病理建模、病理演进增强与图像识别增强模块，本发明属于病理图像增强技术领域，具体为一种慢性肾病病理图像识别增强系统，通过多模态数据采集、自适应光照补偿与图像配准重建，实现肾单位三维结构建模；结合三维时空图卷积网络，融合空间结构、时间动态与临床特征，提升病理演进预测的稳定性与解释性；最终基于预训练识别模型与可视化热力图，增强病理图像识别的精度和临床可用性，有效提升了病理识别的智能化与协同化水平。

本发明授权一种慢性肾病病理图像识别增强系统在权利要求书中公布了：1.一种慢性肾病病理图像识别增强系统，其特征在于：数据收集模块、肾病病理建模模块、病理演进增强模块和图像识别增强模块； 所述数据收集模块，用于数据收集和优化处理，通过数据收集和优化处理，得到病理图像识别增强原始数据集，并将所述病理图像识别增强原始数据集发送至肾病病理建模模块、病理演进增强模块和图像识别增强模块； 所述肾病病理建模模块，用于肾病病理建模，采用结合改进配准的肾结构追踪建模方法，进行肾病病理建模，得到肾拓扑建模数据，并将所述肾拓扑建模数据发送至病理演进增强模块，包括以下步骤：切片特征匹配、变换矩阵优化、图像变形、细胞核中心检测、节点图构建和肾三维重建； 所述变换矩阵优化，具体为引入标准薄板样条变换算法，对所述病理图像识别增强原始数据集中的病理切片图像进行全图非线性形变，并依据候选特征点匹配数据，构建改进配准的最小化目标函数，进行切片配准优化； 所述改进配准的最小化目标函数的计算公式为： 式中，FTRA是改进配准的最小化目标函数，T是标准薄板样条变换算法输出的切片变换矩阵数据，K是候选特征点匹配数据的特征点总数，k是特征点索引，FREAK·是标准快速稳健二进制描述符算法函数，Ii+1·是第i+1张图像的变换后像素，i是病理切片图像索引，T·是标准薄板样条变换算法函数，pk是第k个特征点的位置参数，SIFT·是尺度不变特征变换算法函数，Ii是第i张图像的变换后像素，||·||2是L2范数运算符，λ是正则化系数，是标准薄板样条变换算法输出的梯度，||·||F是偏导数平方和运算符； 所述病理演进增强模块，用于病理演进增强，采用结合非确定性量化和多尺度特征融合增强的三维时空图卷积网络，进行病理演进增强，得到肾病病理综合特征数据并将所述肾病病理综合特征数据发送至图像识别增强模块，包括以下步骤：时空图建模、动态特征提取、非确定性量化增强、多尺度特征融合和病理演进增强； 所述非确定性量化增强，依据肾病病理空间特征数据和肾病病理时间特征数据，进行病理进展预测，并通过构建平均预测估值和非确定性预测估值，进行病理进展预测的非确定性感知增强；所述多尺度特征融合，提取低倍率特征和高倍率特征，并通过对低倍率特征进行上采样拼接，构建标准多层感知器进行血清肌酐值特征嵌入，通过特征融合，得到多尺度融合病理特征数据； 所述图像识别增强模块，用于图像识别增强，通过图像识别增强，得到慢性肾病病理图像识别增强参考数据。

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