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龙图腾网获悉山西医科大学申请的专利一种基于AI深度学习算法的小鼠胚胎发育评价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：CN115511830B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211182264.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于AI深度学习算法的小鼠胚胎发育评价方法是由奥瑞芳;解军;李航;马雪涛;梁宇翔;曹睿;金姗姗;刘志贞;靳宁;金国荣;程海琴;李雪薇;李然设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI深度学习算法的小鼠胚胎发育评价方法在说明书摘要公布了：本发明的提供一种基于AI深度学习算法的小鼠胚胎发育评价方法，通过PP‑YOLO算法精准快速的识别图像中形态学特征目标，然后通过形态学特征进行快速胎龄预测，对给定胚胎所呈现的胎龄，可精确到0.25～0.5天。本发明方法解决了目前小鼠胚胎发育评价工作量大、准确率低下的问题，以及因评判者知识储备背景差异大、胚胎形态学的多样性、实验平行性差等问题。

本发明授权一种基于AI深度学习算法的小鼠胚胎发育评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI深度学习算法的小鼠胚胎发育评价方法，包括如下步骤， S1：选取小鼠E8.0-10.0期间的胚胎图像，将胚胎图中形态学特征进行标记并制作名称标签，利用PP-YOLOv4模型训练，得到可识别图像中形态学特征的识别模型； S2：将S1胚胎图像中的形态学特征单独截取，制作对应各个形态学特征图片的生长评价文件，分别利用卷积神经网络进行训练，得到图像评分模型，所述生长评价文件中各个形态学特征通过发育评分对应一个胚胎发育阶段，S1中选取的E8.0-10.0期间的胚胎图像按照E8.0-8.5.0，E8.5-8.75，E8.75-9.0，E9.0-9.25，E9.25-9.5，E9.5-10.0分成六个胚胎发育阶段； S3：将待识别小鼠胚胎图片输入识别模型，原图中输出对应形态学特征的矩形框与名称标签数据，并对图中各形态学特征进行截图；将截图输入图像评分模型，得到待识别图像各形态学特征对应的发育评分和发育阶段， S4：建立胎龄验证模型，基于S2的生长评价文件中各发育阶段内的各形态学特征进行胎龄评价权重划分，由高向低依次划分为胎龄预测形态学特征、胎龄预测参考形态学特征、不参考形态学特征； S5：胎龄预测，统计S3中的输出结果，当各形态特征的评分一半以上集中于一个发育阶段时，该发育阶段为待识别图片的预测胎龄；当输出结果为各形态特征的评分均布于两个发育阶段时，与S4的胎龄验证模型中对应的发育阶段分别进行比对，去除权重较低的胎龄预测参考形态学特征、不参考形态学特征，胎龄预测形态学特征符合数量占优的为预测胎龄，同时将S3输出结果与预测胎龄阶段内的胎龄预测形态学特征评分不一致的标识为存疑形态学特征。

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