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龙图腾网获悉深思考人工智能科技(上海)有限公司申请的专利自监督学习模型在细胞图像分类过程中的应用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：CN114548289B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202210171689.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权自监督学习模型在细胞图像分类过程中的应用方法及系统是由杨志明设计研发完成，并于2022-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本自监督学习模型在细胞图像分类过程中的应用方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种自监督学习模型在细胞图像分类过程中的应用方法及系统，本申请实施例基于多个未标注的细胞图像数据，采用自监督学习方式进行初始化的细胞分类模型的学习，将得到的初始化的细胞分类模型作为细胞图像分类的预训练模型，且初始化的细胞分类模型在学习完成后采用迁移学习方式对所述模型进行调整；在应用时，将未标注的细胞图像数据输入到所述预训练模型进行处理后，将输出结果输入到细胞图像分类网络模型中，输出得到细胞图像的分类结果。这样，由于采用自监督学习方式对初始化的细胞分类模型进行学习，从而优化了细胞图像分类过程。

本发明授权自监督学习模型在细胞图像分类过程中的应用方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种自监督学习模型在细胞图像分类过程中的应用方法，其特征在于，包括： 基于多个未标注的细胞图像数据，采用自监督学习方式进行初始化的细胞分类模型的学习，对得到的初始化的细胞分类模型采用迁移学习方式进行调整，将调整后的初始化的细胞分类模型作为细胞图像分类的预训练模型； 在应用时，将未标注的细胞图像数据输入到所述预训练模型进行处理，得到用于表征所输入细胞图像数据的特征向量的输出结果，将输出结果输入到细胞分类模型的下游细胞图像分类网络模型中，得到细胞图像的分类结果； 其中， 所述初始化的细胞分类模型包括图像变换层、卷积神经网络层CNN、及多层感知器MLP层，其中， 图像变换层，对所述多个未标注的细胞图像数据分别进行图像变换； CNN，对经过了图像变换后的所述多个未标注的细胞图像数据进行卷积计算； MLP，对经过了卷积计算的图像变换后的所述多个未标注的细胞图像数据进行感知计算，得到对应各个图像变换后的所述未标注的细胞图像数据对应的特征向量； 所述基于多个未标注的细胞图像数据，采用自监督学习方式进行初始化的细胞分类模型的学习，包括： 所述多个未标注的细胞图像数据进行变换后，得到各未标注细胞图像数据的多个细胞图像增强数据，分别进行CNN及MLP的计算后，分别得到各细胞图像增强数据的特征向量； 在学习过程中，在每一迭代过程中，调整CNN及MLP中的内部参数，使得来自于同一细胞图像数据的各细胞图像增强数据经过CNN及MLP处理后，分别得到的特征向量在特征空间中的差异值，在迭代过程中不断减小，使得来自于不同细胞图像数据的各细胞图像增强数据经过CNN及MLP处理后，分别得到的特征向量在特征空间中的差异值，在迭代过程中不断增加； 所述未标注的细胞图像数据包括阳性样本和阴性样本。

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