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龙图腾网获悉江苏微控生物科技有限公司申请的专利一种基于AI的宫颈细胞图像分析辅助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：CN120339228B 。

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：202510421093.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于AI的宫颈细胞图像分析辅助方法及系统是由尹卫卫;尹凤玲;贺厚光;夏晓琨设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的宫颈细胞图像分析辅助方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗图像处理技术领域，具体涉及一种基于AI的宫颈细胞图像分析辅助方法及系统，该方法包括：进行多模态数据采集，包括宫颈细胞图像数据、临床数据和患者基因数据，并对采集到的宫颈细胞图像数据进行预处理；构建宫颈细胞图像生成对抗网络对宫颈细胞图像进行图像增强并进行特征提取；将提取的特征与临床数据、患者基因数据进行融合，利用融合后的特征数据训练宫颈细胞分类模型；将真实的宫颈细胞图像输入训练好的宫颈细胞分类模型，输出宫颈细胞是否异常以及对异常类型和程度的分析结果。本发明通过多模态数据采集结合基于深度学习技术的图像增强和分类方法，提高了宫颈细胞图像分析的效率，减轻医生的工作负担。

本发明授权一种基于AI的宫颈细胞图像分析辅助方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的宫颈细胞图像分析辅助方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S10：进行多模态数据采集，包括宫颈细胞图像数据、临床数据和患者基因数据，并对采集到的宫颈细胞图像数据进行预处理； 步骤S20：构建适用于宫颈细胞图像的生成对抗网络，通过生成对抗网络中的生成器生成宫颈细胞图像，将生成器生成的宫颈细胞图像和采集的宫颈细胞图像一起输入预先训练好的卷积神经网络中进行特征提取； 步骤S30：将提取的特征与采集的临床数据和患者基因数据进行融合，将融合后的特征数据分为训练集和测试集，训练集用于训练宫颈细胞分类模型，测试集用于对宫颈细胞分类模型进行评估，并根据评估结果对模型进行优化，得到优化后的宫颈细胞分类模型； 步骤S40：将待测的真实宫颈细胞图像进行步骤S10中的数据采集和预处理并进行融合，输入优化后的宫颈细胞分类模型，模型输出宫颈细胞是否异常以及对异常类型和程度的分析结果； 所述步骤S20中构建适用于宫颈细胞图像的生成对抗网络，包括生成器和判别器，其中构建判别器的步骤包括： 多尺度特征提取输入层：判别器的输入包括判别器接收的宫颈细胞图像本身和宫颈细胞图像在不同尺度下的特征图，宫颈细胞图像的特征在不同尺度下有不同的表现，通过使用不同大小的卷积核并行处理输入的宫颈细胞图像，得到不同尺度的宫颈细胞图像特征图，将这些宫颈细胞图像特征图拼接在一起作为判别器的输入； 基于宫颈细胞形态的特征池化层：在卷积层之间添加基于宫颈细胞形态的特征池化层，该池化层根据宫颈细胞的形态信息对特征图进行池化操作，保留与宫颈细胞形态相关的特征； 输出层结合临床知识约束：判别器的输出基于图像本身的特征判断真假，并结合临床知识进行约束，通过在判别器的输出层引入一个临床知识模块，临床知识模块中包含正常宫颈细胞和异常宫颈细胞的比例信息，根据这个比例信息对判别结果进行调整； 判别器损失函数结合细胞分布信息：判别器的损失函数结合宫颈细胞在图像中的分布信息以区分宫颈细胞图像的真假，在真实的宫颈细胞图像中，细胞的分布有一定的规律，通过计算生成图像和真实图像中细胞分布的差异，使用Wasserstein距离来衡量宫颈细胞分布的相似性，将其纳入判别器的损失函数中。

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