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龙图腾网获悉北京大学第一医院(北京大学第一临床医学院)申请的专利一种远近端肾小管识别模型的训练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：CN120707852B 。

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：202510802909.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种远近端肾小管识别模型的训练方法是由杨莉;蒋镭;辛晓红;周庆庆设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种远近端肾小管识别模型的训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种远近端肾小管识别模型的训练方法，属于肾小管识别技术领域，解决了现有技术中不能准确识别远端肾小管和近端肾小管的问题。方法包括：获取不同个体的病理切片的PAS染色图像和多重荧光图像；基于语义分割模型识别PAS染色图像中的肾小管轮廓；基于所述PAS染色图像和多重荧光图像的匹配标识所述PAS染色图像中的肾小管轮廓是近端肾小管还是远端肾小管；基于标识了近端肾小管和远端肾小管的PAS染色图像构建训练样本集；构建多类型分割模型，基于所述训练样本集对所述多类型分割模型进行训练得到训练好的远近肾小管识别模型。实现了快速准确识别出远端肾小管和近端肾小管。

本发明授权一种远近端肾小管识别模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种远近端肾小管识别模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取不同个体的病理切片的PAS染色图像和多重荧光图像；所述多重荧光图像包括用于标记远端肾小管的第一荧光通道和用于标记近端肾小管的第二荧光通道； 基于语义分割模型识别PAS染色图像中的肾小管轮廓； 基于所述PAS染色图像和多重荧光图像的匹配标识所述PAS染色图像中的肾小管轮廓是近端肾小管还是远端肾小管；基于标识了近端肾小管和远端肾小管的PAS染色图像构建训练样本集； 构建多类型分割模型，基于所述训练样本集对所述多类型分割模型进行训练得到训练好的远近肾小管识别模型； 构建的多类型分割模型包括： 编码器，用于通过多层下采样层对输入的图像进行逐层语义特征提取； 中间层，用于对编码器最后一个下采样层提取的语义特征进行压缩，将压缩后的语义特征传递至解码器； 解码器，用于通过多层上采样层逐步对语义特征进行解码得到解码特征； 输出层，用于基于解码特征输出分割结果； 所述编码器的下采样层的数量和编码器的上采样层的数量相同并且一一对应；所述下采样层和对应的上采样层间连接有注意力模块，用于将下采样层提取的语义特征进行注意力提取传递给对应的上采样层； 基于所述PAS染色图像和多重荧光图像的匹配标识所述PAS染色图像中的肾小管轮廓是近端肾小管还是远端肾小管，包括： 对所述PAS染色图像和多重荧光图像进行全局匹配得到全局匹配点对和全局仿射变换矩阵； 对于PAS染色图像中的每个可用病理条，基于该可用病理条对应的全局匹配点对和全局仿射变换矩阵计算该可用病理条内每个肾小管轮廓对应的仿射变换矩阵； 对于该可用病理条中的每个肾小管轮廓，若该肾小管轮廓对应的仿射变换矩阵有效，则基于该肾小管轮廓对应的仿射变换矩阵得到多重荧光图像中该肾小管轮廓对应的区域；基于该肾小管轮廓对应的区域在第一荧光通道与第二荧光通道下的强度标识该肾小管轮廓是远端肾小管还是近端肾小管。

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