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龙图腾网获悉上海交通大学医学院附属瑞金医院申请的专利基于CBAM-YOLOv3集成算法的类器官活力评估系统及应用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：CN116778480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310629787.7，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权基于CBAM-YOLOv3集成算法的类器官活力评估系统及应用是由于颖彦;杨蕊馨设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CBAM-YOLOv3集成算法的类器官活力评估系统及应用在说明书摘要公布了：本发明提供了基于CBAM‑YOLOv3集成算法的类器官活力评估系统及应用，该系统包括输入显示模块和检测模块，基于CBAM‑YOLOv3集成算法获取类器官平均直径、数量以及数量与平均直径的乘积，同时基于机器学习结果对活力良好类器官以及衰老类器官的数量进行统计并计算各自的比例。本发明还提供了类器官培养过程中显微镜观察装置中的内置电子设备以及非暂态计算机可读存储介质。结果显示，No.×Dia.参数显示出较好的评估准确性，其与SA‑β‑Gal阳性率和传代次数均呈现高度相关性，可以准确地反映类器官的细胞活力，同时本发明基于CBAM‑YOLOv3集成算法在胃类器官活力检测中，可以输出活性良好类器以及衰老类器官所占比例，为下游实验提供有价值的借鉴。

本发明授权基于CBAM-YOLOv3集成算法的类器官活力评估系统及应用在权利要求书中公布了：1.一种类器官活力评估系统，其特征在于，包括： 输入显示模块，输入待检测类器官的显微镜微观图像并对检测结果进行显示； 检测模块，基于CBAM-YOLOv3集成算法获取类器官平均直径、类器官数量以及类器官数量与平均直径的乘积，同时基于机器学习结果对活力良好类器官以及衰老类器官的数量进行统计并计算各自的比例， CBAM-YOLOv3集成算法为在YOLOv3模型的主干特征提取网络Darknet-53与特征金字塔网络之前加入了注意力机制模块CBAM， 所述检测模块先进行机器学习，将输入图像划分为训练集、验证集和测试集，按照7：2：1的比例划分， 进行训练前，对类器官显微镜微观图像中类器官细胞团的标注，将活力良好类器官与衰老类器官，利用LabelImg分别标记为“Active”或“Aging”，然后将标记信息保存为XML格式； 进行训练时，分类数量由分类病灶个数加背景参数，分类个数为2，由类器官及背景组成； 训练参数包括ModelCheckpoint，将拥有最佳验证集损失函数值的训练模型保存；ReduceLROnPlateau，学习率自动调整，当验证集损失函数值5个周期不下降则将学习率调整为原来的12；EarlyStopping，当验证集损失函数15个周期不下降、则停止训练；Batchsize； 为提高训练效率，使用迁移学习策略，将在ImageNet数据集训练完成的预训练权重加载入本模型进行训练； 采用冻结训练进行粗略训练：冻结CBAM-YOLOv3集成算法的前184层中的特征提取层，设置初始学习率为1×10-3，对184层以后的模型进行训练； 采用解冻训练进行精细训练：解除对前184层的冻结，设置初始学习率为1×10-4。

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瑞金医院，其通讯地址为：200025 上海市黄浦区瑞金二路197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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