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龙图腾网获悉中瑞德泰生物科技集团有限公司申请的专利基于图像识别的CAR-T细胞培养监测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：CN120411017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510497605.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像识别的CAR-T细胞培养监测系统是由聂会忠;王倩;王灿;王良楷设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的CAR-T细胞培养监测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像分析技术领域，具体为基于图像识别的CAR‑T细胞培养监测系统，系统包括细胞区域划分模块、细胞形态分析模块、细胞行为动态分析模块、细胞群体协同监测模块。本发明中，通过细胞图像梯度强度分析，精细化细胞边缘检测并动态调整分割阈值，确保细胞边界高精度提取，规避噪声干扰，细化细胞形状、纹理与几何特征，提升形态特征的辨识度，精准捕捉细胞形态微小变化，基于相邻帧图像对细胞行为进行动态追踪与趋势评估，精确反映细胞分裂、聚集、迁移等微小动态变化，规避动态过程中的过度平滑，细胞群体行为监测结合相互作用与对应速度计算，全面评估群体协同效应变化趋势，提供更精细的细胞培养环境优化与临床研究支持。

本发明授权基于图像识别的CAR-T细胞培养监测系统在权利要求书中公布了：1.基于图像识别的CAR-T细胞培养监测系统，其特征在于，所述系统包括： 细胞区域划分模块基于细胞培养图像，分析细胞图像的梯度强度，将图像划分为高特征区域与低特征区域，对高特征区域进行细胞边缘检测，提取边缘位置和细胞形态特征，细化细胞形状与纹理，动态调整分割阈值，获取细胞边界分割结果； 所述边缘位置和细胞形态特征的获取步骤具体为： 基于细胞培养图像，将图像转换为灰度图，分析每个像素点的亮度值与周围像素的灰度差值，计算每个像素的梯度值，利用梯度值进行图像区域划分，依据梯度值判断区域特征，得到高低特征区域划分结果； 基于所述高低特征区域划分结果，对高特征区域内的像素进行区域增强处理，在高特征区域内分析每个像素的局部对比度，依据周围像素值差异进行权重分配，得到对应区域的增强数据； 基于所述对应区域的增强数据，通过轮廓定位细胞的边缘位置，在高特征区域内分析每个像素的梯度变化，判断边缘像素点，依据边缘信息分析细胞形态，得到边缘位置和细胞形态特征； 所述细胞边界分割结果的获取步骤具体为： 基于所述边缘位置和细胞形态特征，提取细胞图像中的边缘信息，并识别每个细胞边界的位置信息，通过分析细胞形态特征，包括曲率、边缘平滑度，生成细胞边界位置特征数据集； 通过所述细胞边界位置特征数据集与细胞纹理信息结合，提取图像中的纹理特征，分析纹理特征在差异化边缘区域的变化规律，动态调整分割阈值，得到分割阈值调整系数； 根据所述分割阈值调整系数，利用细胞形态与纹理特征的最优匹配，采用公式： 生成细胞边界分割结果； 其中，Tfinal代表细胞边界分割阈值，Tbase代表初始分割阈值，ωi代表权重系数，Xi代表细胞形态与纹理特征关联的调整系数，n为特征数量； 细胞形态分析模块基于所述细胞边界分割结果，对高特征区域细胞的形态进行分析，提取细胞局部纹理信息，通过局部特征对比分析细胞形态差异，细化细胞的几何与结构特征，得到细胞形态特征数据集； 所述细胞局部纹理信息的获取步骤具体为： 基于所述细胞边界分割结果，进行边界细化修正，通过局部平滑去除不规则边缘，结合细胞轮廓特征修补边界，规避断裂与不连续，依据像素分布进行形态优化，得到修正后的细胞边界； 基于所述修正后的细胞边界，进行几何特征提取，通过识别每个细胞的面积与周长，使用边界点计算长宽比与形状因子，分析细胞的对称性与圆形度，结合面积与周长比筛选细胞形状，获取细胞尺寸与形状特性； 基于所述细胞尺寸与形状特性，选择局部区域进行纹理分析，统计细胞局部区域的像素值变化，量化纹理变异程度与一致性，结合边界信息分析纹理分布模式，评估区域之间纹理差异性与一致性，得到细胞局部纹理信息； 所述细胞形态特征数据集的获取步骤具体为： 根据所述细胞局部纹理信息，提取细胞边缘、纹理纹路和区域间的对比度，结合区域划分，识别图像灰度变化、局部对比度、纹理方向参数，分析局部区域间的几何差异，得到细胞纹理特征； 基于所述细胞纹理特征，将差异化区域间的细胞形态差异与几何特征进行量化，与区域间的纹理同类度度量指标进行比较，利用公式： 得到细胞形态差异数据； 其中，δ代表局部纹理差异度，Tr,j为右区域的纹理特征，Tl,j为左区域的纹理特征，N为纹理点的数量； 基于所述细胞形态差异数据，通过聚类和分段法，细化细胞的几何与结构特征，利用距离度量判断，将同类几何特征的区域进行分组，得到细胞形态特征数据集； 细胞行为动态分析模块基于所述细胞形态特征数据集，对细胞行为进行跟踪与分析，监测细胞的分裂、聚集、迁移行为，通过相邻帧图像进行距离和行为趋势评估，记录细胞的动态行为，分析细胞培养的动态变化，得到细胞行为趋势分析结果； 细胞群体协同监测模块基于所述细胞行为趋势分析结果，分析细胞群体间的协同作用，监测细胞聚集与分散的趋势，结合细胞间的相互关系，计算细胞间的距离和对应速度，评估细胞群体的整体行为模式，动态监控细胞群体的协同效应，得到细胞群体协同行为监测结果。

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