买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉泉州医学高等专科学校申请的专利基于动态图像生成的形态学教学系统及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：CN121033591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511555370.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于动态图像生成的形态学教学系统及方法是由陈文标;王姗姗;许相洋设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态图像生成的形态学教学系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及形态学教学技术领域，具体公开了基于动态图像生成的形态学教学系统及方法，包括以下步骤：步骤S1：获取标准医学图像并利用生成式对抗网络动态生成包含干扰项的干扰图像；步骤S2：将标准图像与干扰图像并列显示，通过对比用户标注区域与标准标注区域得到结构化对比结果；步骤S3：基于用户历史表现数据生成知识点掌握分布特征，据此自适应调节生成式对抗网络，使后续生成的干扰图像针对性强化用户薄弱知识点，实现个性化教学。

本发明授权基于动态图像生成的形态学教学系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于动态图像生成的形态学教学方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取标准医学图像，所述标准医学图像包括组织、细胞或病原体的正常形态学图像；建立生成式对抗网络，将所述标准医学图像输入至所述生成式对抗网络，为所述形态学图像生成若干个干扰项，得到干扰图像； 步骤S2：对比所述标准医学图像，在所述干扰图像标出各干扰项所处的区域，得到标准标注区域；将所述标准医学图像和干扰图像并列显示于同一交互界面，用户基于对所述干扰图像的观察在所述干扰图像上标记出标注区域，对比所述标准标注区域和标注区域，得到对比结果； 步骤S3：设定数量阈值n，用户在完成n个不同的干扰图像的标注后，根据每次对比后得到的对比结果，生成用户的知识点掌握分布特征；根据所述知识点掌握分布特征，生成反向分布特征，并调节所述生成式对抗网络，使得后续生成的干扰图像满足所述反向分布特征； 在步骤S1中，所述生成式对抗网络的建立过程包括： S101：构建训练数据集，所述训练数据集包括若干组配对图像，各配对图像包含一个标准医学图像样本和一个干扰图像样本，所述干扰图像样本为已由人工标记出干扰项所处区域的干扰图像； S102：构建生成器网络和判别器网络，所述生成器网络的结果基于编码器与解码器，所述编码器用于提取输入标准医学图像的图像特征，所述解码器基于条件特征在所述标准医学图像上注入干扰项，以生成干扰图像；所述条件特征包括若干个干扰项类型的图像特征，所述干扰项类型包括病理特征、结构异常和视觉噪声； S103：将所述训练数据集中的标准医学图像样本输入至所述生成器网络，生成模拟干扰图像；将模拟干扰图像与所述训练数据集中标准医学图像样本的干扰图像样本一同输入至所述判别器网络，所述判别器网络判别各模拟干扰图像或干扰图像样本是否为伪造图像，得到伪造率； S104：不断重复S103，直至所述伪造率低于预设伪造率阈值； 在步骤S1中，所述生成式对抗网络生成干扰图像的过程包括： 将标准医学图像和条件特征输入至生成式对抗网络，通过所述编码器对输入的标准医学图像进行特征提取，得到所述标准医学图像的高级语义特征表示，将所述高级语义特征表示与所述条件特征进行融合，得到新的特征表示；在所述标准医学图像上确定特征定位点，所述解码器根据新的特征表示生成干扰特征图，所述编码器基于新的特征表示进行上采样和特征重构，并在特征定位点处添加干扰特征图，使得干扰特征图的中心点与特征定位点重合，得到干扰图像。

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泉州医学高等专科学校，其通讯地址为：362000 福建省泉州市洛江区安吉路2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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。