西北大学崔磊获国家专利权
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龙图腾网获悉西北大学申请的专利基于深度学习的异质性细胞检测方法及装置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：CN116309354B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310121657.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的异质性细胞检测方法及装置是由崔磊;呼冬晴;李涵生;亢宇鑫设计研发完成，并于2023-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的异质性细胞检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度学习的异质性细胞检测方法及装置，本申请通过从细胞级标注中挖掘其隐含的区域信息，从而对异质性细胞的检测结果添加区域约束，进而进行修正，实现异质性细胞检测准确率的有效提升；相比较现有的异质性细胞检测方法，本申请仅需要细胞级标注，不需要进一步的区域级标注，大大降低了现有方法所必须的标注成本。
本发明授权基于深度学习的异质性细胞检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的异质性细胞检测模型构建方法，其特征在于，包括： 获取模型构建数据，所述模型构建数据包括具有异质性分布的各类细胞的原始图像、细胞位置似然图和细胞级标注；所述细胞位置似然图指的是将所述细胞级标注中人工标注的细胞位置记为峰值，其余像素值随着高斯分布逐渐减小形成的图； 基于所述原始图像对异质性细胞检测模型进行训练，得到训练后的异质性细胞检测模型；所述异质性细胞检测模型包细胞检测网络、区域学习网络、区域引导模块；所述细胞检测网络用于根据所述原始图像得到细胞特征；所述区域学习网络用于根据所述原始图像得到目标区域预测结果；所述区域引导模块用于根据所述细胞特征和所述目标区域预测结果，得到细胞预测结果； 根据所述细胞位置似然图和所述细胞级标注确定所述异质性细胞检测模型的损失函数。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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