买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种基于AI的神经元形态图像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：CN120182680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510239624.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于AI的神经元形态图像识别系统及方法是由葛仁锴;刘广文;钟小妹设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的神经元形态图像识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于神经元识别技术领域，具体涉及一种基于AI的神经元形态图像识别系统及方法。该发明通过构建多维度的分类特征向量，充分考虑了神经元的形态参数和色彩特征信息，从而能够更全面地反映神经元的特性，再以此为基础对神经元进行精确分类和识别，通过统计分析和偏移处理，能够确定出最具代表性的基准特征差量，为机器学习模型的训练提供了多维度的数据支持，进而能够确保后续训练的机器学习模型的识别准确率得到相应的提升，在处理大规模、复杂的神经元形态图像时也能够表现出较高的稳定性和可靠性，以此满足当下对神经元形态图像识别的高精度和高效性的需求。

本发明授权一种基于AI的神经元形态图像识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的神经元形态图像识别方法，其特征在于：包括： 获取包含神经元形态的显微图像数据，所述显微图像数据中包括多个神经元及其相互连接的结构信息； 对所述显微图像数据进行边缘提取，识别出各个神经元的边界，以及各个神经元的形态参数； 依据所述形态参数对神经元进行分类处理，确定各个神经元的类别，得到多个分类子集； 对各个所述分类子集内的神经元进行特征提取，并进行统计分析，得到各个所述分类子集下的基准特征向量； 通过所述基准特征向量对预设的机器学习模型进行训练以及验证，得到神经元识别模型； 获取未识别的显微图像数据，应用已训练的神经元识别模型进行处理，自动识别并标注未识别的显微图像数据中的神经元； 其中，所述对各个所述分类子集内的神经元进行特征提取，并进行统计分析，得到各个所述分类子集下的基准特征向量的步骤，包括： 获取同一所述分类子集内的神经元，以及各个神经元的形态特征和色彩特征； 统计各个神经元的形态特征和色彩特征之间的差量，并分别记录为第一特征差量和第二特征差量； 对所述第一特征差量和第二特征差量分别进行偏移处理，得到与第一特征差量对应的第一评估区间，以及与第二特征差量对应的第二评估区间； 统计所述第一评估区间下的第一特征差量对应的神经元数量，并记录为第一条件参数； 统计所述第二评估区间下的第二特征差量对应的神经元数量，并记录为第二条件参数； 对所述第一条件参数和第二条件参数进行比较； 若所述第一条件参数大于第二条件参数，则将所述第一评估区间记录为标准评估区间； 若所述第一条件参数小于或等于第二条件参数，则将所述第二评估区间记录为标准评估区间； 对所述标准评估区间内的形态特征和色彩特征进行汇总，并输出为基准特征差量。

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华东交通大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808号；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”。