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龙图腾网获悉河南青牛思源生物科技有限公司申请的专利一种辅助胚胎分级智能系统及存储介质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：CN115511813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211138973.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种辅助胚胎分级智能系统及存储介质是由刘红波;吕培茹;王彦涛;尹珊设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种辅助胚胎分级智能系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种辅助胚胎分级智能系统及存储介质，获取家畜的融合细胞从激活后到移植前至少一个阶段的胚胎图片，预处理后对图片集进行标注；对每个阶段设置一个子卷积神经网络，利用每个阶段的训练集对子卷积神经网络进行训练，得到每个阶段对应的训练好的子卷积神经网络；在每个训练好的子卷积神经网络的最后一个卷积层连接一个卷积层，对卷积层Convi的输出展平后进行特征融合操作，作为全连接层的输入；保持每个子卷积神经网络的最后一个卷积层及最后一个卷积层的结构和参数不变，根据训练集对Convi和全连接层进行再训练，得到训练好的神经网络；利用训练好的神经网络对胚胎进行分级。本发明提高了胚胎分级的智能化，减轻了技术人员的工作量。

本发明授权一种辅助胚胎分级智能系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种辅助胚胎分级智能系统，其特征在于，所述系统包括以下模块： 样本集构建模块，用于获取家畜的融合细胞从激活后到移植前至少一个阶段的胚胎图片，每个阶段至少包括一个胚胎图片，构建与每个阶段对应的图片集，将预处理后的胚胎图片放入对应的图片集中，对所述图片集进行标注，得到每个阶段的训练集、验证集和测试集； 模型构建及训练模块，用于对每个阶段设置一个子卷积神经网络，利用每个阶段的训练集对子卷积神经网络进行训练，并通过与阶段对应的验证集调整超参数，得到每个阶段对应的训练好的子卷积神经网络；在每个训练好的子卷积神经网络的最后一个卷积层连接一个卷积层Convi，对每个卷积层Convi的输出展平后进行特征融合操作，作为全连接层FC1的输入；保持每个子卷积神经网络的最后一个卷积层及最后一个卷积层的结构和参数不变，根据所述训练集对Convi和全连接层进行再训练，得到训练好的神经网络； 家畜胚胎分级模块，用于将待识别的融合细胞的胚胎图片输入到所述训练好的神经网络中，得到胚胎的分级信息； 卷积层Convi中卷积核个数和大小根据所述阶段和全连接层FC1的节点数确定，具体为： 获取阶段数K和全连接层FC1的节点数M，得到为每个阶段分配的全连接层FC1的节点个数α为各个阶段分配全连接层FC1节点个数的权重； 从1×1、3×3、5×5中选择一个或多个作为所述卷积层Convi中卷积核，使得所述卷积层Convi输出的特征图的特征点与所述节点个数wi相同； 所述根据所述训练集对Convi和全连接层进行再训练，得到训练好的神经网络，具体为： 每次选取每个阶段的训练集中的训练样本输入到与阶段对应的子神经网络中，对Convi和全连接层进行第一阶段训练，当准确率大于第一阈值，则进入第二阶段训练，否则，增加全连接层FC1的节点个数，并在全连接层FC1增加全连接层，直到准确率大于第一阈值； 所述第二阶段训练是每次利用同一个胚胎的各个阶段的训练集对Convi和全连接层进行训练，当准确率大于第一阈值，停止第二阶段训练，否则，对同一个胚胎的各个阶段的训练集采用同样的方式进行增强，利用增强后的训练集再进行训练； 所述系统还包括校正模块； 所述校正模块用于接收每个子卷积神经网络输出的分级的概率值，计算所有概率值的标准差，当标准差大第二阈值，在显示胚胎的分级信息的同时，显示与所述概率值的平均值偏差最大的阶段对应的图片。

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