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龙图腾网获悉厦门骁科码生物科技有限公司申请的专利一种荧光原位杂交细胞核分割方法及系统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：CN112070722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202010815601.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种荧光原位杂交细胞核分割方法及系统是由刘剑飞设计研发完成，并于2020-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种荧光原位杂交细胞核分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种荧光原位杂交细胞核分割方法及系统。本发明采用训练后的linknet网络对荧光原位杂交细胞图像进行分割，来提取高层的语义特征使其抽象化，并在解码器恢复特征图分辨率时融合对应的浅层信息来捕捉细节特征，以便于更好地提取需要的目标细胞前景，通过训练后的U‑net网络来获取细胞中心点，将细胞中心点集成到分水岭算法对黏连区域进行二次分割，解决细胞之间相互粘连的问题，提高细胞分割的准确性。

本发明授权一种荧光原位杂交细胞核分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种荧光原位杂交细胞核分割方法，其特征在于，所述分割方法包括如下步骤： 利用训练后的linknet网络对荧光原位杂交细胞图像进行分割，获得分割后的荧光原位杂交细胞图像； 利用训练后的U-net网络对分割后的荧光原位杂交细胞图像进行细胞中心点识别，获得细胞中心点概率图； 根据所述分割后的荧光原位杂交细胞图像和所述细胞中心点概率图，确定分割后的荧光原位杂交细胞图像中细胞中心点的数量大于1的独立区域为黏连区域； 根据黏连区域在细胞中心点概率图中的细胞中心点的数量和分布，采用分水岭算法对黏连区域进行二次分割； U-net网络呈现出一种编码-解码的拓扑形式，在编码的过程中，通过重复利用卷积操作，并且在每个卷积操作的后面将会伴随着非线性单元以及批量归一化操作，当进行最大池化的时候，特征图通道的数量将会成倍地增长，这是由于特征图的尺寸大小减小，增加卷积通道数以有效地减轻信息的丢失；而在U-Net的解码阶段看做是一个形状生成器，它的作用是用来恢复出需要的目标细胞中心点区域，并且在解码阶段，利用一种可学习的卷积去上采样前一层的特征层图，其输出是一张放大且密集的激活图，同时，为了定位细胞中心点的位置，U-net网络在恢复特征图尺寸的时候，通过结合在编码阶段的高分辨率特征图来获取底层信息中的细节信息，随后在利用卷积使得基于该信息的输出特征结果精细化，网络的最终输出是与输入图像大小相同的概率图，表示每个像素属于细胞中心点的概率；在每个激活函数之后执行批量标准化，通过将每个层的输入分布归一化为标准高斯分布来减少内部协变量偏移； 训练后的linknet网络包括：编码器和解码器； 所述编码器包括两个卷积层、三个残差模块，两个所述卷积层分别为第一卷积层和第二卷积层，三个所述残差模块分别为第一残差模块、第二残差模块和第三残差模块，所述第一卷积层、所述第二卷积层、所述第一残差模块、所述第二残差模块和所述第三残差模块依次连接； 所述解码器包括三个上采样模块和三个卷积层，三个所述上采样模块分别为第一上采样模块、第二上采样模块和第三上采样模块，三个所述卷积层分别包括第三卷积层、第四卷积层和第五卷积层； 所述第一上采样模块的输入端与所述第三残差模块的输出端连接，所述第一上采样模块的输出端与所述第二上采样模块的第一输入端连接，所述第一上采样模块用于对所述第三残差模块的输出图像进行卷积操作；所述第二上采样模块的第二输入端与所述第二残差模块的输出端连接，所述第二上采样模块的输出端与所述第三上采样模块的第一输入端连接，所述第二上采样模块用于对所述第二残差模块的输出图像和所述第一上采样模块的输出图像进行相加操作后，对相加操作结果进行卷积操作；所述第三上采样模块的第二输入端与所述第一残差模块的输出端连接，所述第三上采样模块的输出端与所述第三卷积层的输入端连接，所述第三上采样模块用于对所述第一残差模块的输出图像和所述第二上采样模块的输出图像进行相加操作后，对相加操作结果进行卷积操作；所述第三卷积层的输出端与所述第四卷积层的输入端连接，所述第四卷积层的输出端与所述第五卷积层的输入端连接； 所述残差模块包括第六卷积层、第七卷积层和加法器； 所述第六卷积层的输出端与所述第七卷积层的输入端连接，所述第七卷积层的输出端与所述加法器的第一输入端连接，所述第六卷积层的输入端与所述加法器的第二输入端连接，所述第六卷积层的输入端作为所述残差模块的输入端，所述加法器的输出端作为所述残差模块的输出端。

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