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龙图腾网获悉天津易康科技有限公司申请的专利基于深度学习的血细胞图像分割方法、系统及存储介质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：CN120356213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510837445.3，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权基于深度学习的血细胞图像分割方法、系统及存储介质是由马亮;郭鑫;高飞飞;侯秋伊;郑岩设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的血细胞图像分割方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及图像数据处理技术领域，公开一种基于深度学习的血细胞图像分割方法、系统及存储介质，包括对各细胞图像进行标注后训练生成过渡识别模型，利用过渡识别模型对测试用图像数据集进行图像分割，获取存疑图像，基于存疑图像生成特征提取器，将存疑图像以特定编号标注训练生成目标识别模型；对待处理图像进行分割处理输出第一识别结果，提取存疑图像的图像特征并判定输出第二识别结果，综合第一识别结果及第二识别结果得到待处理图像的分割识别结果。上述方案将细胞重叠细胞图像等作为整体进行分割识别，后经特征提取器提取存疑图像所含细胞类型及数量，最后综合计算得到待处理图像的分割识别结果，有效提升血细胞图像的分割识别精度。

本发明授权基于深度学习的血细胞图像分割方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的血细胞图像分割方法，其特征在于，包括： 获取特定图像数据集并对其中各细胞图像进行标注，形成第一训练集； 基于所述第一训练集对第一神经网络模型进行训练，生成过渡识别模型； 利用所述过渡识别模型对测试用图像数据集进行图像分割，分析识别结果并获取识别准确率低于设定值的细胞图像，标记为存疑图像； 获取并根据上述存疑图像生成特征提取器； 以特定编号替代第一训练集中存疑图像的标注，修订形成第二训练集； 基于第二训练集对第一神经网络模型进行训练，生成目标识别模型； 利用目标识别模型对待处理图像进行分割处理，输出第一识别结果； 自第一识别结果中提取特定编号对应的存疑图像，形成存疑图像集； 利用所述特征提取器对存疑图像集中的存疑图像进行图像特征提取，基于提取到的图像特征并根据设定算法判定输出第二识别结果； 综合第一识别结果及第二识别结果，得到待处理图像的分割识别结果； 其中，特征提取器提取的图像特征包括： 存疑图像边缘两段设定长度的连续圆弧段之间夹角特征； 存疑图像核心区域与外缘区域之间的面积占比、以及核心区域的几何中心偏离整个存疑图像中心位置的偏离度。

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天津易康科技有限公司，其通讯地址为：300100 天津市南开区科研西路天津科技广场3号楼1806、1807(天开园)；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”。