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龙图腾网获悉浙江大学海南研究院;海南省蓝碳科学技术有限公司申请的专利基于生物标志物的智能化海洋环境污染预警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：CN120833331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511326314.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于生物标志物的智能化海洋环境污染预警方法是由曲梦杰;江奕奕;崔娜;岳露露;陈静;黎瑞磊;潘依雯;樊炜;陈鹰设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生物标志物的智能化海洋环境污染预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于生物标志物的智能化海洋环境污染预警方法，属于海洋生态毒理学技术领域，包括建立图像质量控制标准，获取海洋贻贝组织病理学图像，根据标准构建数据集，然后数据标注及质控，再进行预处理；基于YOLOv11架构构建模型，以图像分割模块为核心实现多任务分割功能，进行模型训练、验证与评估；通过训练好的模型提取组织病理学图像中不同的特征像素点，再用欧氏距离计算不同的特征像素点之间的最短距离，求平均后生成含距离标注的结果图像；通过计算响应指数H，划分海洋环境污染预警等级。本发明借助深度学习精准分析组织病理图像，实现海洋贻贝不同组织结构的识别与分割，为海洋环境监测提供高效技术手段。

本发明授权基于生物标志物的智能化海洋环境污染预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生物标志物的智能化海洋环境污染预警方法，其特征在于，包括： S1建立图像质量控制标准，获取海洋贻贝组织病理学图像，根据建立的图像质量控制标准构建数据集，然后数据标注及质控，再经格式转换与划分对数据进行预处理，为模型训练做准备； S2基于YOLOv11架构构建模型，以图像分割模块为核心实现多任务分割功能，进行模型训练、验证与评估，实现海洋贻贝组织病理学图像中不同结构的识别和分割； S3通过训练好的模型提取组织病理学图像中不同的特征像素点，再用欧氏距离计算不同的特征像素点之间的最短距离，求平均后生成含距离标注的结果图像； 通过训练好的模型提取组织病理学图像中不同的特征像素点，即提取鳃丝细胞的外壁像素点、内壁像素点，提取消化腺组织管腔细胞的内壁像素点、外壁像素点，再用欧氏距离计算外壁像素点和内壁像素点之间最短距离，即厚度，求厚度平均后生成含厚度标注的结果图像，具体步骤如下： Sc1消化腺管腔细胞和鳃丝细胞分割：使用以上训练好的模型对组织病理图像中的消化腺管腔细胞和鳃丝细胞进行分割，同时提取构成消化腺管腔细胞或者鳃丝细胞外壁和内壁的像素点，利用像素点定义细胞的内部结构和外部边界，即外壁像素点和内壁像素点； Sc2欧式距离计算：采用欧式距离d进行计算，对于内壁像素点和外壁像素点，假设内壁像素点为和外壁像素点为，计算每个内壁和外壁之间的距离，并取内壁像素点和外壁像素点之间的最短距离，计算公式： ； 其中，d为内壁像素点和外壁像素点之间的直线距离，为内壁像素点和外壁像素点在水平方向的坐标差值，为内壁像素点和外壁像素点在垂直方向的坐标差值； 同一个内壁像素点到不同外壁像素点的多个欧式距离，选取其中的最小距离，即为厚度值，计算公式为：； Sc3厚度平均值计算：对所有位置的厚度值进行平均，计算公式为：平均厚度，其中N表示所有位置的厚度值的数量，表示第 个位置的厚度值，将结果标注在分割得到的细胞上，并同时记录识别到的细胞数量； Sc4统计结果生成：生成批量标注的结果图像，展示细胞厚度分析的定量结果； S4通过计算响应指数H，依其值划分海洋环境污染预警等级，监测海洋环境污染情况。

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浙江大学海南研究院;海南省蓝碳科学技术有限公司，其通讯地址为：572000 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城标准厂房二期三楼C310区；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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