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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于多模态增强的骨髓细胞识别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：CN118865373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202410815254.2，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权基于多模态增强的骨髓细胞识别系统是由刘正卿;郑潇柔;董守斌设计研发完成，并于2024-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态增强的骨髓细胞识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态增强的骨髓细胞识别系统，包括：细胞图像分割模块，为一种用于对骨髓细胞显微镜图像数据进行分割的改进SAM模型；该模块结合了SAM模型和Adapter块；标签文本改造模块，用于将传统的标签文本转换为粗、细粒度文本特征表示；多模态对齐模块，采用一种改进PMC‑CLIP模型实现对标签文本改造模块输出的粗、细粒度文本特征进行图像‑文本对齐。本发明通过粗粒度+细粒度的文本信息提示，可有效提高细胞个数少的种类以及复杂细胞图像的识别准确率，解决细胞种类不平衡和复杂图像难区分的问题，提高模型的识别准确率。

本发明授权基于多模态增强的骨髓细胞识别系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态增强的骨髓细胞识别系统，其特征在于，包括： 细胞图像分割模块，为一种用于对骨髓细胞显微镜图像数据进行分割的改进SAM模型；该模块结合了SAM模型和Adapter块，通过将SAM模型的ViT块嵌入Adapter块，实现了对图像数据的特征提取和调整；该模块对SAM模型的其它参数进行了冻结，只对Adapter块进行更新，同时加入分割提示和Mask掩码处理，以提高模型对骨髓细胞显微图像数据的分割准确性和鲁棒性，从而得到分割后的细胞图像的嵌入表示； 标签文本改造模块，用于将传统的标签文本转换为粗、细粒度文本特征表示，其操作为：首先，利用文本生成器构造粗粒度文本信息，文本生成器是一种生成文本的程序，能够按照既定内容生成对应文本，对标签文本进行分词和语义分析，以提取出粗粒度的语义信息，组成粗粒度文本特征集，之后利用自然语言处理或者人工处理构造细粒度文本信息，细粒度文本信息根据细胞图像的特征对细胞图像进行细致的文本描述，组成细粒度文本特征集，之后将粗粒度文本信息和细粒度文本信息输送到BERT文本编码器中，将粗粒度文本信息和细粒度文本信息映射到低维的语义空间中，从而转换为粗粒度文本特征和细粒度文本特征； 多模态对齐模块，采用一种改进的PMC-CLIP模型实现对标签文本改造模块输出的粗、细粒度文本特征进行图像-文本对齐，该改进的PMC-CLIP模型是在PMC-CLIP模型的基础上增加粗、细粒度文本特征，通过细胞的粗粒度文本特征和细粒度文本特征，分别计算交叉熵损失并进行归一化，利用交叉熵损失来反向传播损失从而指导模型对细粒度文本信息和粗粒度文本信息的利用，最后通过分类头来输出分类结果。

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