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龙图腾网获悉中国林业科学研究院木材工业研究所申请的专利针叶材横切面管胞细胞腔检测方法、装置、介质及设备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：CN120388375B 。

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：202510543849.1，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权针叶材横切面管胞细胞腔检测方法、装置、介质及设备是由马灵玉;詹伟辉;陆杨;刘晓敏;何拓;郑昌;郭娟;焦立超;殷亚方设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本针叶材横切面管胞细胞腔检测方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针叶材横切面管胞细胞腔检测方法、装置、介质及设备，属于木材鉴定技术领域。本发明基于主动学习方法的技术方案，结合生成对抗网络进行稀疏数据采样，采用目标检测模型的输出作为SAM提示策略，实现针叶材横切面细胞腔自动分割，并获取定量解剖数据。该方法通过优化数据采样过程和增强模型的适应性，能够有效提高细胞腔分割的精度与效率，可以适应于任何针叶材横切面显微图像。实现了低成本的针叶材显微图像数据库构建，以及针叶材管胞细胞腔检测、分割与测量模型的开发，解决了针叶材横切面的管胞细胞腔因结构复杂和采样难度导致的人力检测困难，采集与标注成本高昂等难题，实现了针叶材管胞细胞腔的自动快速检测、分割和测量。

本发明授权针叶材横切面管胞细胞腔检测方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种针叶材横切面管胞细胞腔检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1：获取针叶材横切面显微图像； S2：使用训练后的针叶材显微图像仿真模型对获取的针叶材横切面显微图像进行稀疏数据采样增强，得到图像数据集； S3：基于主动学习框架对所述图像数据集进行管胞细胞腔标注； S4：构建细胞腔检测模型，并使用标注后的图像数据集对细胞腔检测模型进行训练； S5：获取待检测的针叶材横切面显微图像，并使用训练后的细胞腔检测模型对待检测的针叶材横切面显微图像进行管胞细胞腔检测，输出得到管胞细胞腔提示框； S6：构建细胞腔分割模型并进行训练，使用训练后的细胞腔分割模型对所述管胞细胞腔提示框包含的图像进行细胞腔分割，得到管胞细胞腔分割结果； 所述针叶材显微图像仿真模型通过如下方法训练得到： 构建针叶材显微图像数据集； 构建基于样式的生成对抗网络作为所述针叶材显微图像仿真模型，并使用所述针叶材显微图像数据集对所述生成对抗网络进行训练； 其中，所述生成对抗网络包括并行的生成器和判别器，所述生成器包括样式映射网络和生成网络，用于从潜在空间采样潜在特征进行图像生成，所述判别器包括多个卷积层，每一层卷积层均通过池化操作对图像进行下采样，提取图像高级特征，最后输出二值判别结果； 构建基于前向卷积神经网络的反演网络，对前述生成对抗网络进行反演训练； 其中，所述前向反演网络为前向结构，包括多个卷积层和一个全连接层，所述全连接层输出潜在特征，与生成对应图像的生成对抗网络的潜在特征进行比较，构建损失函数进行优化。

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