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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种三维密集细胞图像分割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：CN120318819B 。

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：202510470387.5，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种三维密集细胞图像分割方法及系统是由李龙飞;李园园;屈磊;赖楚晓;李家庆设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维密集细胞图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像分割技术领域，公开了一种三维密集细胞图像分割方法及系统，包括：基于三维密集细胞图像样本的特征构建多种属性特征图数据集；对多种属性特征图数据集进行预处理，获得预处理数据集；利用基于深度级联引导的网络架构DCG‑Net和基于跨域特征融合的网络架构CDF2Net构建三维密集细胞图像分割模型，通过预处理数据集对所述三维密集细胞图像分割模型进行训练，获得通过训练的三维密集细胞图像分割模型；基于训练的三维密集细胞图像分割模型实现三维密集细胞图像分割。

本发明授权一种三维密集细胞图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种三维密集细胞图像分割方法，其特征在于，所述方法包括： 基于三维密集细胞图像样本的特征构建多种属性特征图数据集； 对所述多种属性特征图数据集进行预处理，获得预处理数据集； 利用基于深度级联引导的网络架构DCG-Net和基于跨域特征融合的网络架构CDF2Net构建三维密集细胞图像分割模型，通过所述预处理数据集对所述三维密集细胞图像分割模型进行训练，获得通过训练的三维密集细胞图像分割模型； 基于所述训练的三维密集细胞图像分割模型实现三维密集细胞图像分割； 基于跨域特征融合的网络架构CDF2Net基于所提出的基于深度级联引导的网络架构DCG-Net进行设计，采用两级网络架构，DCG-Net的级联结构和引导机制为CDF2Net提供了基础的特征提取和信息传递框架，CDF2Net由三部分组成：第一级网络、级联引导模块CGM以及第二级网络； 其中，第一级网络的两个解码器分别负责回归距背景矢量场、概率图和距中心矢量场，解码器引入跨域特征融合模块CDF2M，融合同一层级不同解码器的特征信息，实现多维度细胞信息的整合，CDF2M作为核心模块，通过将频域和空间域的特征进行融合以获取权重信息，并将权重与原特征进行加权，实现特征加权融合。

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