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龙图腾网获悉上海微创卜算子医疗科技有限公司申请的专利病理图像靶向细胞检测方法和标注方法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：CN117315653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202311346748.2，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权病理图像靶向细胞检测方法和标注方法是由赵可庆;翟长文;崔晨;石思远;徐明杰设计研发完成，并于2023-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本病理图像靶向细胞检测方法和标注方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种病理图像靶向细胞检测方法、标注方法、电子设备和可读存储介质，该检测方法包括获取包括多例训练样本的数据集，训练样本包括样本病理图像和对应的预标签；采用数据集对目标检测模型进行多轮交叉验证训练，且在每一轮交叉验证训练完成时，根据预设噪声标签纠正规则对当前训练轮次所得到的样本病理图像的靶向细胞预测标注结果进行纠正，并将样本病理图像在当前训练轮次的纠正后的靶向细胞预测标注结果作为其在下一训练轮次的标签；采用训练好的目标检测模型对待检测病理图像进行检测，以获取对应的靶向细胞检测结果。本发明可以实现在具有噪声标签的情况下，深度学习算法仍然能够实现高准确率的靶向细胞目标检测任务。

本发明授权病理图像靶向细胞检测方法和标注方法在权利要求书中公布了：1.一种病理图像靶向细胞检测方法，其特征在于，包括： 获取包括多例训练样本的数据集，其中，每一例训练样本均包括样本病理图像和对应的预标签，所述预标签通过对所述样本病理图像进行靶向细胞的预标注获得，且至少一部分所述训练样本中的预标签存在漏标和或误标； 采用所述数据集对预先搭建的目标检测模型进行多轮交叉验证训练，直至满足第一预设训练结束条件，且在每一轮交叉验证训练完成时，根据预设噪声标签纠正规则对当前训练轮次所得到的所述数据集中的所有样本病理图像各自所对应的靶向细胞预测标注结果进行纠正，并针对每一样本病理图像，将该样本病理图像在当前训练轮次的纠正后的靶向细胞预测标注结果作为该样本病理图像在下一训练轮次的标签； 采用训练好的所述目标检测模型对所获取的待检测病理图像进行检测，以获取对应的靶向细胞检测结果； 所述根据预设噪声标签纠正规则对当前训练轮次所得到的所述数据集中的所有样本病理图像各自所对应的靶向细胞预测标注结果进行纠正，包括： 针对每一样本病理图像： 将该样本病理图像在当前训练轮次中仅靶向细胞预测标注结果中标注出的所有标注框各自所对应的置信度按照从高到低的顺序进行排序，并将其中的置信度排名在前第一预设百分比的标注框作为第一纠正标注框； 将该样本病理图像在当前训练轮次中仅标签中标注出的所有标注框各自所对应的置信度按照从高到低的顺序进行排序，并将其中的置信度排名在前第二预设百分比的标注框作为第二纠正标注框； 根据该样本病理图像在当前训练轮次的靶向细胞预测标注结果与当前训练轮次的标签中均标注出的标注框、所述第一纠正标注框和所述第二纠正标注框，获取该样本病理图像在当前训练轮次的纠正后的靶向细胞预测标注结果。

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