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龙图腾网获悉上海交通大学医学院附属新华医院申请的专利一种基于计算机视觉的多发性骨髓瘤骨髓象识别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：CN120339208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510391820.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于计算机视觉的多发性骨髓瘤骨髓象识别系统是由李志超;万江波;马玉杰;赵洁;连玮舟设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉的多发性骨髓瘤骨髓象识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计算机视觉的多发性骨髓瘤骨髓象识别系统，本发明涉及细胞识别技术领域，解决了传统人工镜检存在局限性较大的问题，本发明通过对特征区域边缘轮廓进行角度分析，准确识别毛刺变化段，依据毛刺变化段在整体边缘轮廓上的综合占比，可靠判断待检细胞是否为瘤细胞，并在灰度影像中标定展示；该方式有效利用瘤细胞与正常细胞在细胞核形态上的显著差异，实现瘤细胞的快速准确识别，为临床诊断提供直观清晰的结果，助力医生及时准确判断多发性骨髓瘤，提升诊断效率和治疗效果，对轮廓区域灰度值均值处理及径向比分析，能够从待检细胞中精准锁定细胞核所关联的轮廓区域，标定为特征区域，为识别瘤细胞提供关键的细胞核特征依据。

本发明授权一种基于计算机视觉的多发性骨髓瘤骨髓象识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的多发性骨髓瘤骨髓象识别系统，其特征在于，包括： 高清显微影像转换端，对获取到的高清显微影像进行灰度值转换生成灰度影像； 灰度特征处理端，结合SobeL算法确认灰度影像内不同像素点所关联的梯度特征，根据灰度影像内不同像素点所对应的梯度特征，确认细胞轮廓并进行细胞选定确认细胞单体，具体方式为： 采用SobeL算法确认灰度影像内不同像素点所关联的横向梯度Xi以及竖向梯度Si，其中i代表不同的像素点，采用：确认关于此像素点对应的梯度特征ZHi； 将满足ZHi≥Y1的像素点标定为梯度像素点，反之，则不进行任何标定，其Y1为预设值； 根据灰度影像内依次所确认的梯度像素点，将若干个相邻梯度像素点进行连线确认连线轮廓，并将此连线轮廓所关联的个体记作一个细胞单体，此连线轮廓便属于此细胞单体的边缘轮廓； 多态细胞分析端，基于灰度影像内所标定的不同细胞单体，确认细胞单体内部所存在的轮廓区域，基于轮廓区域的个数将细胞单体标定为单态细胞或多态细胞，并从单态细胞内确定待检细胞； 特征区域标定端，采用SobeL算法对待检细胞内所存在的其他轮廓区域依次进行确认，锁定细胞核所关联的轮廓区域，并再次进行特征区域的具体标定，具体方式为： 采用SobeL算法以及所设定的阈值对待检细胞内所存在的其他轮廓区域依次进行确认，不同的轮廓区域对应不同的阈值； 对不同轮廓区域内不同像素点所关联的若干组灰度值进行均值处理，确认对应轮廓区域所关联的区域特征，将区域特征属于设定区间的轮廓区域标定为疑似区域，其设定区间为预设区间； 若疑似区域仅存在一组，则将此疑似区域标定为特征区域； 若疑似区域存在多组，则通过校验单元对多组疑似区域进行径向比确认，再进行特征分析，锁定特征区域； 瘤细胞识别标定端，根据待检细胞内所标定的特征区域，确认特征区域边缘轮廓上的毛刺变化段，并基于毛刺变化段位于整体边缘轮廓上的综合占比，确认此待检细胞是否为瘤细胞，并进行标定展示。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学医学院附属新华医院，其通讯地址为：200400 上海市杨浦区控江路1665号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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