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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利一种基于语义对齐的零样本宫颈细胞检测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：CN116309525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310375319.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于语义对齐的零样本宫颈细胞检测方法是由秦健;丁博;康兰兰设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义对齐的零样本宫颈细胞检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于语义对齐的零样本宫颈细胞检测方法，旨在提供一种有效的零样本细胞检测方法。采用视觉和文本语义对齐的模型学习方案，利用其他病理图像数据集构建零样本目标检测模型，将文本语义与目标特征对齐，在宫颈细胞语义描述的指导下扩展目标检测模型的检测类别，实现宫颈细胞的零样本检测。此外，利用部分标注的目标检测模型训练方法，降低零样本目标检测漏识别情况，提高细胞检测的准确性和可靠性。实验表明，本发明能够有效地实现各种类型宫颈细胞的零样本目标检测，并具有很强的鲁棒性和泛化能力。本发明涉及生物医学图像处理领域，具体涉及宫颈细胞的目标检测任务。

本发明授权一种基于语义对齐的零样本宫颈细胞检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义对齐的零样本宫颈细胞检测方法，其特征在于，包含如下步骤： S1.收集开源目标检测数据集用于模型训练； S2.采集宫颈细胞图像用于模型训练与验证； S3.构建基于语义对齐的零样本目标检测模型，该模型将文本图像对齐模型的知识蒸馏到目标检测模型中，从而实现零样本目标检测；首先，使用预训练的文本图像对齐模型对类别文本描述和目标检测对象进行编码；然后，使用S1中收集得到的目标检测数据集来训练一个零样本目标检测模型；在训练过程中，将目标检测模型的检测框区域特征编码和对应的文本图像对齐模型编码进行对齐；训练完成后，目标检测模型的检测框区域特征编码已经实现了与类别文本描述语义的对齐；因而，通过比较检测框区域特征编码与宫颈细胞类别描述文本特征之间的距离，实现对宫颈细胞的零样本目标检测； S4.构建稀疏标注目标检测模型，采用协同信息挖掘方法，训练稀疏标注目标检测模型；该模型拥有两个参数共享的目标检测分支，其中，第一个分支以原始图像为输入，第二个分支以相应的增强图像为输入；之后，结合两个分支的预测结果挖掘未标记的目标实例；最后使用挖掘发现的未标记的目标实例与原始标记作为标签更新模型参数； S5.结合S3和S4中所构建的模型，提出一种用于宫颈细胞检测的高精度二阶段目标检测方法。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨理工大学，其通讯地址为：150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。