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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利宫颈细胞萎缩级别智能诊断方法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：CN115410195B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202211078978.0，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权宫颈细胞萎缩级别智能诊断方法是由朱素霞;黄志添;梁義钦;丁博设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本宫颈细胞萎缩级别智能诊断方法在说明书摘要公布了：宫颈细胞萎缩级别智能诊断方法，本发明涉及自动化病理诊断技术中，缺乏智能判别宫颈细胞萎缩程度的问题。宫颈阴道部鳞状上皮分为表层细胞、中层细胞以及基底层细胞，卵巢雌激素影响着细胞的生长与成熟，雌性激素水平的降低会导致萎缩性阴道炎和骨质疏松等症状，需要及时治疗，目前对鳞状细胞萎缩诊断不够明确，萎缩程度的诊断研究报道也较少，给宫颈细胞萎缩程度判别制定系统化、智能化的诊断流程具有重大意义。为改善这一问题，本发明提出了一种宫颈细胞萎缩级别智能诊断方法，该方法先用目标检测模型检测出表层细胞、中层细胞、基底层细胞，然后使用实例分割模型对检测出的每一层细胞的细胞核进行分割，最后计算每一层的细胞数量比、核质比和细胞拥挤度指标，将指标输入随机森林分类模型进行萎缩程度分级；经过充分的实验验证得知，在宫颈细胞萎缩程度判别上取得了很好的效果。本发明应用于宫颈细胞萎缩程度判别。

本发明授权宫颈细胞萎缩级别智能诊断方法在权利要求书中公布了：1.宫颈细胞萎缩级别智能诊断方法，其特征在于，包含如下步骤： S1、扫描仪扫描样本，获得全景切片图像，然后用图像裁剪的方式，将病人样本裁剪成适当尺寸的图像，作为目标检测训练数据； S2、利用目标检测网络进行细胞检测，检测出每一张图像的表层细胞、中层细胞和基底层细胞；方法如下： S21、对步骤S1中的数据进行圆形框标注； S22、目标检测网络采用改进后的CircleNet圆形目标检测网络，在网络中生成热图的高斯核生成方法进行改进，高斯核半径的计算公式如下所示，其中，O为圆形标注框与预测框的重叠区域，R为圆形目标框的半径，r1为预测框包含圆形标注框时的高斯核半径，r2为原标注框包含预测框时的高斯核半径，r3为预测框与原标注框相交时的高斯核半径，Gr为最后选择的高斯核半径： πR2πR+r12＝O1 πR-r22πR2＝O2 Gr＝minr1，r2，r34 S23、在CircleNet特征提取的基础模块中引入金字塔卷积，金字塔卷积利用尺寸大小不一的卷积核对图像特征图进行卷积操作，采用不同尺寸的卷积核，最后将四种尺寸获得的特征图进行融合得到金字塔卷积后的特征图； S24、CircleNet目标检测模型会检测出每张图像上的各层细胞数量和病人样本中各层细胞的数量； S3、根据检测出的细胞统计三种层次细胞的数量占比和三种层次细胞的拥挤度； S4、均匀选取目标检测出来的细胞小图，做细胞分割模型的训练数据，利用实例分割网络进行细胞核分割，得出每个细胞的细胞核轮廓； S5、根据细胞核轮廓计算出每一个细胞的核质比，统计表层细胞、中层细胞和基底层细胞各自的平均核质比； S6、将S2-S5中计算的指标特征输入随机森林模型，获得指标特征值的预测结果，最终给样片判定萎缩程度； S7、将细胞萎缩诊断方法应用在智能病理诊断系统中。

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