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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第七医学中心申请的专利一种子宫内膜癌细胞检测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：CN120544189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510606881.X，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种子宫内膜癌细胞检测方法及系统是由王文英设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种子宫内膜癌细胞检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例的方法中提出了一种子宫内膜癌细胞检测方法及系统，先将图像大块与病理报告文本配对，利用多正样本对比学习获得统一语义特征；随后进行语义熵驱动的动态遮蔽‑随机洗牌自监督训练视觉神经网络；然后定位细胞核后，以细胞为节点、邻近关系为边构建加权细胞图并获取拓扑特征，然后与视觉特征及语义特征经跨尺度注意力和门控融合生成多模态特征；检测头联合输出类别、边框与掩膜，综合跨模态一致性损失进行监督或弱监督训练；进一步利用初始模型输出的高低概率区域自动生成“癌‑正常”偏好对，训练奖励模型，并采用PPO策略迭代微调，实现无需大量像素级标注即可精准、鲁棒地完成细胞级癌灶检测，显著提升病理筛查效率与准确率。

本发明授权一种子宫内膜癌细胞检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种子宫内膜癌细胞检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、将图像大块与病理报告文本进行配对，通过训练多正样本对比损失函数得到视觉编码器、文本编码器和统一语义特征； S2、将图像大块切分为图像小块，基于语义熵动态调整遮蔽比例，按照遮蔽比例进行遮蔽处理，通过训练综合损失函数视觉编码器进行优化； S3、通过优化后的视觉编码器对细胞核中心进行定位后，再以细胞为节点、邻近关系为边，构建细胞图； S4、基于统一语义特征、图像特征和细胞图特征构造检测模型； S5、根据检测模型当前预测结果，获得高概率癌症的区域与高概率癌症的区域并形成偏好对，然后根据偏好构造区域对比损失函数对奖励模型进行训练，再通过强化学习的方式对检测模型进行调整； 所述S2具体包括： S21、通过视觉编码器将图像大块切分为像素的图像小块得到Patch序列，其中，； S22、对每个图像大块调用统一语义特征，经投影后得到类别概率分布，并计算归一化语义熵： ； 其中，为类别预测的权重矩阵，为第j类的预测概率，为分类类别数； S23、根据语义熵动态确定遮蔽比例： ； 其中，为是Sigmoid函数，和是超参数； S24、按照遮蔽比例从Patch序列中随机采样形成集合，将集合内Patch进行遮蔽处理，然后对未被采样Patch的Token向量进行随机置换得到乱序序列；其中，为随机置换矩阵，为未被遮蔽的Patch的Token序列； S25、将输入视觉编码器得到表示，经全局分支预测并最小化全局分支损失函数，经局部分支对每个被遮蔽位置预测并最小化局部分支损失函数；其中，为神经网络特征汇总向量，为遮蔽位置的Token表示，为第i个位置的局部重构特征，为第i个位置的真实特征； S26、通过综合损失函数联合优化视觉编码器；其中，为全局损失的权重系数，为局部损失的权重系数。

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