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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于贝叶斯神经网络的偏振散射光谱细胞核尺寸预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：CN115272247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210913693.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于贝叶斯神经网络的偏振散射光谱细胞核尺寸预测方法是由穆廷魁;阿卜杜萨拉木·图尼亚孜设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯神经网络的偏振散射光谱细胞核尺寸预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于偏振散射光谱技术与贝叶斯深度学习技术相结合的细胞核尺寸预测方法，通过测量病变组织单次散射光谱，利用训练好的贝叶斯神经网络就对输入的单次散射光谱进行预测，可以获取组织的细胞核大小。本发明包括以下步骤：单次散射光谱物理模型的建立，单次散射光谱训练集的生成，构建贝叶斯神经网络，用生成的单次散射光谱训练集对神经网络进行训练，评估模型；用训练好的贝叶斯网络模型对待测样品的单次散射光谱进行预测，给出细胞核的尺寸和预测的不确定度。本发明基于贝叶斯深度学习实现了细胞核尺寸的快速反演，提高了反演的速度，提供了预测的不确定度。

本发明授权基于贝叶斯神经网络的偏振散射光谱细胞核尺寸预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯神经网络的偏振散射光谱细胞核尺寸预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，利用米氏散射理论结合偏振门散射光谱系统，生成生物组织的单次散射光谱数据集，并划分训练集和测试集；所述生物组织的单次散射光谱的生成包括以下步骤： 步骤11，根据偏振门散射光谱系统和米氏散射理论，建立单次散射光谱的物理模型： 其中ΔI为单次散射光谱，κ为归一化因子，I0为入射线偏振光的强度，θ是散射角，θ0为后向散射光被收集的角度范围，D为细胞核直径，ΔD为细胞核直径尺寸范围，s2为散射振幅矩阵的元素，λ为入射线偏振光的波长，n为相对折射率，fD为细胞核尺寸分布函数，细胞核尺寸分布满足高斯分布，其均值为标准差为σ； 步骤12，根据生物组织的物理特性，确定D、σ和n的可取范围，维持其它参数不变，并带入步骤11中的物理模型，生成单次散射光谱的数据集步骤2，构建贝叶斯神经分类网络； 步骤3，利用所述训练集和测试集，训练所述贝叶斯神经网络并进行测试评估，得到分类模型，所述分类模型的输入为单次散射光谱，输出为生物组织的细胞核尺寸； 步骤4，测量生物组织的单次散射光谱，输入至所述分类模型，得到细胞核尺寸。

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