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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于深度学习图像增强的白细胞识别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：CN116503854B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310305575.3，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于深度学习图像增强的白细胞识别方法是由黄汐威;郑思凯;孙玲玲设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习图像增强的白细胞识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习图像增强的白细胞识别方法。该分类方法如下：步骤1：构建带有细胞类别标签的白细胞数据集；步骤2：设计一个由图像增强网络和图像分类网络组成的白细胞识别网络，图像增强网络由图像分类网络驱动；步骤3：对步骤2中的图像增强网络进行预训练操作；对图像分类网络进行迁移学习；步骤4：模型训练；步骤5：利用训练后的白细胞识别网络对被测白细胞图像的类型进行识别。本发明对无标记白细胞进行分类，避免了染色的复杂操作及染色试剂对白细胞的影响。同时，本发明自主构建的网络，使图像增强技术有利于分类性能的提高，从而达到更高的分类准确率。

本发明授权一种基于深度学习图像增强的白细胞识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习图像增强的白细胞识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：构建带有细胞类别标签的白细胞数据集； 步骤2：构建白细胞识别网络；白细胞识别网络包括图像增强网络和图像分类网络；图像增强网络的输出作为图像分类网络的输入；图像增强网络由图像分类网络驱动，使图像往有利于提高分类网络性能的方向增强； 所述的图像增强网络包括4个下采样块和4个上采样块；每个下采样块由3个卷积层组成；3个卷积层的步长分别为2、1、1；每个上采样块由一个反卷积层和2个卷积层组成；反卷积层的缩放因子为2；2个卷积层的步长均为1； 每个上采样块中的反卷积层输出的特征图分别与对应的下采样块得到的相同尺寸的特征图进行拼接操作后执行上采样块中的卷积操作； 步骤3：对图像增强网络进行预训练操作，得到图像增强网络的最佳初始权重参数；对图像分类网络进行迁移学习得到图像分类网络的最佳初始权重参数； 步骤4：利用经过步骤3预训练后得到的白细胞识别网络进行模型训练； 步骤5：利用步骤4得到的白细胞识别网络对被测白细胞的类型进行识别。

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