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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于众包注释和主动学习的病理图像细胞检测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：CN116542939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310520427.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于众包注释和主动学习的病理图像细胞检测方法是由邵伟;唐娇;张道强设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于众包注释和主动学习的病理图像细胞检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于众包注释和主动学习的病理图像细胞检测方法，获取众包注释数据；构建目标检测模型；基于众包注释数据综合度量图像样本信息量、标注者可靠程度和标注代价，选择若干综合度量最优的标注者‑图像样本对，以对应标注者对对应图像进行标注的标注图像作为训练集，对目标检测模型进行训练，得到训练好的模型；将待检测图像输入训练好的模型，得到病理图像细胞检测结果。综合考虑标注者对图像标注的可靠程度和标注代价，避免追求低代价牺牲模型准确率和追求高模型准确率花费高代价的问题，增加优质的样本数据的数量，在较低的成本情况下有效提高模型准确率。

本发明授权一种基于众包注释和主动学习的病理图像细胞检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于众包注释和主动学习的病理图像细胞检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取众包注释数据；众包注释数据包括图像样本、标注者和标注者对图像样本给出的标签； 2构建目标检测模型，目标检测模型的输入为标注好的病理图像，输出为病理图像的细胞检测结果； 3基于众包注释数据选择训练集对目标检测模型进行训练，得到训练好的模型；所述基于众包注释数据选择训练集具体包括： 3.1对图像样本进行初步处理，获取图像中的信息量；将图像样本输入训练好的目标 检测模型，获得图像样本的检测框和检测类别，所述图像样本的信息量的计算公式 为： 其中，表示图像样本的所有检测框；表示所有检测类别的合集；表示图像样 本中第个检测框为检测类别的概率； 3.2根据众包注释数据计算得到每个标注者标注每幅图像的可靠程度；每个标注者 标注每幅图像的可靠程度计算公式为： 其中，表示每个标注者标注图像的标注准确度，表示每个标注者的标注 平均IoU能力，表示每个标注者的平均细胞丢检率； 每个标注者标注图像的标注准确度计算公式为： 其中，表示余弦相似度函数；表示图像的细胞组成向量；表示第，张已标注图像的细胞组成向量；表示每个标注者标注第，张已标注图像的标注准确度； 3.3根据每个标注者标注每幅图像的可靠程度得到标注者的标注代价，标注者标注的可靠程度越高标注代价越高； 标注者的标注代价计算公式为： 其中，为细胞类型种类的总数； 每个标注者标注已标注图像的标注准确度根据每个标注者标注每个细胞类型的 准确度计算得到，准确度计算公式为： 其中，代表指示函数，代表标注者对于真实类别为的细胞的类型标注， 表示第种细胞类型，表示属于第种细胞类型的细胞总数； 3.4根据获得的信息量、可靠程度和标注代价，得到每个标注者对每个图像标注的综合度量； 标注者标注图像的综合度量计算公式为： 3.5选择若干综合度量最优的标注者-图像样本对，获取对应标注者对对应图像进行标注的标注图像，以获取的标注图像作为训练集； 4将待检测图像输入训练好的模型，得到病理图像细胞检测结果。

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南京航空航天大学，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29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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