湖南自兴智慧医疗科技有限公司蔡昱峰获国家专利权
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龙图腾网获悉湖南自兴智慧医疗科技有限公司申请的专利基于生成式模型数据增广的微核血细胞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:CN117011615B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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:202311189112.1,技术领域涉及:G06V10/764;该发明授权基于生成式模型数据增广的微核血细胞识别系统是由蔡昱峰;卢沁阳;邹磊;徐思;汤滔;邓代华;高悦;刘丽珏;穆阳;彭伟雄设计研发完成,并于2023-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于生成式模型数据增广的微核血细胞识别系统在说明书摘要公布了:本发明提供一种基于生成式模型数据增广的微核血细胞识别系统,采用微核识别模型,将染色体图像数据库中的血细胞图像输入生成模型离线训练模块分别完成分布式训练,生成指定细胞质和细胞核位置及轮廓的图像;其中,生成模型离线训练模块训练基于控制网络的扩散概率模型,用于训练得到可以生成大量阴性阳性样本的模型,阴性微核与阳性微核细胞图像生成模块是用生成模型离线训练模块训练得到的模型来生成大量阴性阳性图,然后通过微核识别模型训练模块将得到的阴性阳性图进行分类,得到阴性阳性的二分类结果,并通过用户交互界面显示微核细胞的概率值。本发明能快速获得更具代表性的数据集,为医疗诊断和疾病治疗提供更精确的支持。
本发明授权基于生成式模型数据增广的微核血细胞识别系统在权利要求书中公布了:1.一种基于生成式模型数据增广的微核血细胞识别系统,其特征在于,包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在所述计算机存储器中并可在所述计算机处理器上执行的计算机程序,其特征在于:所述计算机存储器中存有训练好的微核识别模型; 所述的微核识别模型基于生成式模型数据增广算法,具体包含染色体图像数据库、生成模型离线训练模块、阴性微核与阳性微核细胞图像生成模块和微核识别模型训练模块; 所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤: 将染色体图像数据库中的血细胞图像输入生成模型离线训练模块分别完成分布式训练,生成指定细胞质和细胞核位置及轮廓的图像;其中,生成模型离线训练模块训练基于控制网络的扩散概率模型,用于训练得到可以生成大量阴性阳性样本的模型,阴性微核与阳性微核细胞图像生成模块是用生成模型离线训练模块训练得到的模型来生成大量阴性阳性图,然后通过微核识别模型训练模块将得到的阴性阳性图进行分类,得到阴性阳性的二分类模型,并通过用户交互界面显示微核细胞的概率值; 所述阴性微核与阳性微核细胞图像生成模块在给定细胞质轮廓下,通过随机生成算法生成大量不同形态的控制网络引导信息; 所述的控制网络引导信息通过对血细胞图像数据库中的图像做大津分割,并取最大连通域,获得大量的细胞质轮廓,用这些细胞质轮廓作为基准,随机生成大量血细胞图像,细胞质轮廓Cmask_c随机生成Cmsak的过程如下: S1、首先定义函数Randomstart,end,意为根据均匀分布,随机在start和end之间取一个整数,定义Cmask_c的图像行数为rows、列数为cols; S2、随机取得生成的细胞核的中心点xk,yk,具体公式为: xk=Random0,cols,yk=Random0,rows其中xk,yk ∈Cmask_c; 此公式意为在细胞质轮廓Cmask_c的范围内,随机取得一点作为细胞核的中心点; S3、计算xk,yk与Cmask_c轮廓上的N个点x0,y0,...,xN,yN的距离集合GAP=gap0,...,gapN,其中N是可以设置的超参数,指在Cmask_c上均匀采样N个点,gapi的计算方式如下为: 这一步是为了算出以xk,yk为中心,各个方向上细胞核边界能取到的最大距离; S4、计算本次随机生成的细胞核的类圆形的基准半径r,其中,rminkm是可设置的超参数,指主核的基准半径最小值,如果rmin_kmminGAP,则需要回到步骤2重新生成,其中min是求最小值; r=Randomrmin_km,minGAP; S5、由上一步生成的基准半径r,已经可以生成一个圆形细胞核,但由于细胞核并不总是圆形的,所以需要在N个点上做随机扰动,故生成N个点的随机扰动距离 DIS=dis0,...,disN,其中 disi=Random-r,gapi-r; 其中-r即代表边界内缩不能小于半径长度,gapi-r代表边界外扩不能超出细胞质范围; S6、由前面几步得到的信息,则可以在每个点上以基准半径r为中心,计算本次随机生成的细胞核轮廓上的每个点xk0,yk0,...,xkN,ykN,其中: 根据生成的样本是阴性还是阳性,来决定需要生成的细胞核数量,每一个细胞核的生成过程重复步骤S2-步骤S6,最终即可得到许多Cmask。
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