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龙图腾网获悉湖南自兴智慧医疗科技有限公司申请的专利基于多模态融合的细胞形态学识别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：CN117115817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202311377332.7，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权基于多模态融合的细胞形态学识别方法及装置是由聂宇坤;卢沁阳;穆阳;蔡昱峰;刘丽珏设计研发完成，并于2023-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态融合的细胞形态学识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多模态融合的细胞形态学识别方法及装置。本发明通过获取待识别细胞的细胞图像，将细胞图像输入预先训练的语义分割网络，预测细胞区域信息，将细胞区域信息和细胞图像结合，输入到预先训练的卷积神经网络中，对细胞类型和状态进行提取特征，将提取的特征输入预先训练的文本解码器进行解码，输出对待识别细胞的形态描述，通过预先构建的细胞形态描述库对形态描述进行相似度匹配，得到待识别细胞的类别，能够对不同类型病理学细胞图像进行高效、准确的识别，具有较强的可解释性，可以通过加入对新目标的描述来实现识别类别数量的增加，减少对模型重新训练的次数。

本发明授权基于多模态融合的细胞形态学识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的细胞形态学识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别细胞的细胞图像； 将所述细胞图像输入预先训练的语义分割网络，预测细胞区域信息； 将所述细胞区域信息和所述细胞图像结合，输入到预先训练的卷积神经网络中，对细胞类型和状态进行提取特征； 将提取的特征输入预先训练的文本解码器进行解码，输出对所述待识别细胞的形态描述；所述文本解码器训练方式如下： 使用UNet模型对细胞语义信息进行提取，输入目标图像X，获得通道数为2的Y，第一通道表示细胞区域，第二通道表示细胞核区域； 通过目标图像X的语义标签L与模型输出结果Y之间的重叠区域的比例计算出损失： ； 用Z代表细胞语义信息与细胞图像的组合XY，通过图像编码器对Z进行特征提取，特征向量长度为1024记为a； 将对应细胞图像的文本描述T，通过word2vector工具转换为词向量t，然后通过文本编码器进行特征提取记为b； 计算特征a和b之间的余弦相似度Sim； ； 同时通过交叉熵CE和KL散度来训练文本解码器，为通过解码器获得的词向量，表示编解码器； ； 通过预先构建的细胞形态描述库对所述形态描述进行相似度匹配，得到所述待识别细胞的类别。

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