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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于视觉大模型和自监督学习的全片骨髓细胞自动计数方法及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：CN119763108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202411760627.7，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权基于视觉大模型和自监督学习的全片骨髓细胞自动计数方法及系统是由周世荣;伍星;何中市;汪成亮;冉隆荣;杨再林设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉大模型和自监督学习的全片骨髓细胞自动计数方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于视觉大模型和自监督学习的全片骨髓细胞自动计数方法及系统，采用ROI分割模型从所述骨髓涂片中分割出感兴趣区域；采用TOI分类模型从与感兴趣区域相对应的骨髓涂片中切出切片，并进行二分类以选择感兴趣切片；采用基于视觉大模型的细胞分割模型对感兴趣切片上的所有细胞进行分割；采用基于自监督学习的细胞分类模型对细胞进行分类，最后再计数。本发明具有强泛化性、高准确性，能为各医疗中心的病理学家提供有价值的参考。

本发明授权基于视觉大模型和自监督学习的全片骨髓细胞自动计数方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉大模型和自监督学习的全片骨髓细胞自动计数方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取骨髓涂片数据集； 构建细胞分类计数深度学习框架，包括ROI分割模型、TOI分类模型、基于视觉大模型的细胞分割模型以及基于自监督学习的细胞分类模型； 所述ROI分割模型从所述骨髓涂片中分割出感兴趣区域；所述TOI分类模型从与感兴趣区域相对应的骨髓涂片中切出切片，并进行二分类以选择感兴趣切片；所述细胞分割模型对感兴趣切片上的所有细胞进行分割；细胞分割模型包括图像编码器，提示编码器和掩码解码器； 图像编码器获取TOI分类模型输出的图像，重新缩放图像并填充较短的一侧获得目标输入分辨率，使用卷积操作获取n个通道； 提示编码器生成点、框、文本和掩码提示，稀疏提示被映射到n维向量嵌入，具体利用位置编码表示点和框，一个点被表示为位置编码和两个学习嵌入中的一个的总和，这两个学习嵌入表明该点是在前景还是背景中，用一个嵌入对来表示一个框，并对每个提示类型和使用文本编码器的自由格式文本进行学习嵌入求和，掩码提示使用卷积嵌入，并在图像嵌入中按元素求和； 掩码解码器将图像嵌入、提示嵌入和输出令牌映射到掩码; 冻结图像编码器和提示编码器的官方权重，仅更新掩码解码器权重； 使用SegAny方法基于点预测细胞掩码，以细胞掩码的几何中心点作为前景点微调掩码解码器权重；在细胞计数推理时，使用SegEvery进行分割； 在细胞分割微调阶段，每个TOI图像标注一个单细胞掩码；在细胞分割验证阶段，每个TOI图像标注所有单细胞掩码，全部用于验证； 所述细胞分类模型对细胞进行分类；最后再计数；所述细胞分类模型包括： 掩蔽模块，将细胞分割模型输出的图像划分为规则的不重叠的小块，对不重叠的小块进行随机采样并使之可见，掩蔽剩余的小块； 编码器，对可见的小块嵌入位置； 解码器，输入由编码的可见小块和掩码组成，所有编码的可见小块和掩码均添加位置嵌入，解码器包括Transformer块，解码器预测每个被掩蔽小块的像素值来重建输入，解码器输出中的每个元素都代表一个小块的像素值向量，解码器的最后一层是一个线性投影，其输出通道的数量等于一个小块中的像素值的数量； 重建模块，对解码器的输出进行重构以形成重构图像。

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