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龙图腾网获悉成都市青白江区人民医院申请的专利一种无染色活检细胞的病变识别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：CN120672759B 。

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：202511180020.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种无染色活检细胞的病变识别方法及系统是由乔洪图;郭育超;赵声春设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无染色活检细胞的病变识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医学影像处理领域，尤其涉及一种无染色活检细胞的病变识别方法及系统，该方法包括：通过脉冲激光与高速成像的时序同步控制，对高速流动的无染色活检细胞进行成像采集，得到原始细胞图像；对原始细胞图像进行图像预处理，得到预处理后的细胞图像；对预处理后的细胞图像进行多目标切割，得到标准化单细胞图像；基于深度学习模型提取标准化单细胞图像的多尺度特征，得到无染色活检细胞对应的病变识别结果；基于预设的结构化报告生成算法与统计分布建模机制，对病变识别结果进行结构化整合，得到结构化细胞诊断报告。本发明通过通过脉冲激光成像及深度学习特征提取，实现无染色活检细胞自动化病变识别，高效生成报告，辅助精准诊断。

本发明授权一种无染色活检细胞的病变识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种无染色活检细胞的病变识别方法，其特征在于，包括： 通过脉冲激光与高速成像的时序同步控制，对高速流动的无染色活检细胞进行成像采集，得到原始细胞图像； 对所述原始细胞图像进行图像预处理，得到预处理后的细胞图像； 基于预设的目标切割策略，对所述预处理后的细胞图像进行多目标切割，得到标准化单细胞图像； 基于深度学习模型提取所述标准化单细胞图像的多尺度特征，得到所述无染色活检细胞对应的病变识别结果，所述病变识别结果包括所述无染色活检细胞的良恶性判断结果、病变评分、识别依据的可解释性热图，以及支持离线交互解释的特征数据； 基于预设的结构化报告生成算法与统计分布建模机制，对所述病变识别结果进行结构化整合，得到含热图叠加影像的结构化细胞诊断报告； 所述通过脉冲激光与高速成像的时序同步控制，对高速流动的无染色活检细胞进行成像采集，得到原始细胞图像，包括： 配置脉冲激光光源与高速成像设备，将无染色活检细胞导入微流控通道并控制所述无染色活检细胞的流动速度，得到待成像的流动细胞样本； 通过同步触发机制计算延迟时间，以控制激光脉冲发射与图像采集的时序同步，对进入成像采集窗口的所述流动细胞样本进行拍摄，得到初始细胞图像； 在初始细胞图像的信噪比低于预设阈值的情况下，动态调节激光脉冲能量或成像设备增益参数，得到优化后参数； 基于优化参数对细胞进行连续拍摄，得到无拖影的高对比度原始细胞图像； 所述通过同步触发机制计算延迟时间，以控制激光脉冲发射与图像采集的时序同步，对进入成像采集窗口的所述流动细胞样本进行拍摄，得到初始细胞图像，包括： 通过所述同步触发机制根据以下计算式计算延迟时间： 其中，td为无染色活检细胞从进入感应区域到进入成像采集窗口所需的延迟时间，L为感应区域至成像采集窗口的距离，vf为无染色活检细胞的实时流速； 控制所述高速成像设备的单帧曝光时间满足以下防拖影条件： 其中，te为高速成像设备的单帧曝光时间，为图像传感器的像素间距； 在所述无染色活检细胞进入感应区域的时刻，加上所述延迟时间，以此刻作为触发点，同步触发所述激光脉冲发射与所述高速成像设备曝光，以对所述无染色活检细胞进行拍摄，得到无拖影的高对比度初始细胞图像； 所述基于深度学习模型提取所述标准化单细胞图像的多尺度特征，得到所述无染色活检细胞对应的病变识别结果，包括： 将所述标准化单细胞图像输入至多分支卷积网络，通过不同尺度卷积核并行提取所述标准化单细胞图像中细胞特征，得到多分支特征图； 通过注意力机制计算所述多分支特征图的通道权重并执行加权融合，得到融合特征图； 通过分类分支，对所述融合特征图进行细胞良恶性及病变亚型判定，输出目标类别； 通过回归分支，对所述融合特征图进行细胞异常程度评分，得到评分值；所述分类分支和所述回归分支并行； 基于所述目标类别和所述融合特征图，通过梯度加权类激活映射算法实时生成可解释性热图； 对所述目标类别、所述评分值及所述可解释性热图进行数据整合，得到所述无染色活检细胞对应的病变识别结果。

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