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龙图腾网获悉江苏诺鬲生物科技有限公司申请的专利基于深度神经网络的呼吸道肿瘤细胞智能识别系统及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：CN120125562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510274101.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度神经网络的呼吸道肿瘤细胞智能识别系统及方法是由咸涛;张兴全;张旦旦设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经网络的呼吸道肿瘤细胞智能识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学影像分析技术领域，本发明公开了基于深度神经网络的呼吸道肿瘤细胞智能识别系统及方法，包括：数据采集模块：采集呼吸道肿瘤细胞的细胞图像数据和对应的图像描述标签；图像处理模块：对细胞图像数据进行自适应能量补偿，获得像素补偿图，对像素补偿图进行多模态增强，获得细节强化图；空间增强模块：对细节强化图进行结构显化，获得细胞显化图；模型构建模块：基于细胞显化图和对应的图像描述标签构建肿瘤细胞识别模型，基于构建好的肿瘤细胞识别模型实现对肿瘤细胞的高精度识别；大幅提高了呼吸道肿瘤细胞识别的效率与准确性。

本发明授权基于深度神经网络的呼吸道肿瘤细胞智能识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于深度神经网络的呼吸道肿瘤细胞智能识别系统，其特征在于，包括：数据采集模块：采集呼吸道肿瘤细胞的细胞图像数据和对应的图像描述标签； 图像处理模块：包括补偿单元和强化单元，补偿单元对细胞图像数据进行自适应能量补偿，获得像素补偿图；强化单元对像素补偿图进行多模态增强，获得细节强化图； 空间增强模块：对细节强化图进行结构显化，获得细胞显化图； 模型构建模块：基于细胞显化图和对应的图像描述标签构建肿瘤细胞识别模型，基于构建好的肿瘤细胞识别模型实现对肿瘤细胞的高精度识别； 所述对细胞图像数据进行自适应能量补偿的方式包括： 采用RGB加权平均法对细胞图像数据进行灰度化，获得细胞灰度图；基于细胞灰度图的像素宽度和像素高度，以细胞灰度图左下角的像素作为像素原点为每个像素进行坐标标记，获得每个像素的像素坐标；预设补偿窗口，对于细胞灰度图中的像素A，以像素A作为补偿窗口的中心，以补偿窗口内圈定的其它像素作为像素A的窗口像素集；基于窗口像素集对细胞灰度图中的每个像素进行均衡界定，获得均衡系数；预设均衡阈值，将均衡系数大于均衡阈值的像素作为细节像素点，基于细节像素点的窗口像素集，计算窗口像素集中每个像素的灰度概率，以窗口像素集中每种像素灰度的个数除以像素灰度集的大小；基于灰度概率对细节像素点进行像素能量补偿，获得补偿灰度；基于补偿灰度对细节像素点进行灰度补偿，将细节像素点的像素灰度调整至对应的补偿灰度，获得像素补偿图； 所述对细节强化图进行结构显化的方式包括： 以细节强化图中心点的像素作为像素原点构建像素坐标系，以其它像素距离像素原点的垂直像素距离和水平像素距离作为映射位置，以像素灰度作为属性，将细节强化图映射至像素坐标系；对像素坐标系进行图像频谱转化，获得图像频谱；对于图像频谱，记录图像频谱在每一频谱水平成分刻度下的频谱幅度和频谱相位，基于频谱幅度和频谱相位对细节强化图中对应像素进行频谱一致增强，对细节强化图中对应像素进行频谱一致增强的公式为： ；其中，代表频域坐标为处对应像素的增强频谱，代表频谱幅度，代表频谱相位，代表圆周率，代表从图像频谱的起始频域坐标遍历至频域坐标为处的图像频谱值求和；基于图像频谱转化的公式构建频谱逆向函数，通过频谱逆向函数对增强频谱进行计算，获得频谱强化灰度值，基于频谱强化灰度值，对图像灰度进行调整，使其匹配对应的频谱强化灰度值，获得细胞显化图。

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