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龙图腾网获悉南方医科大学申请的专利一种慢性肾病电镜图像的足突识别方法、装置及终端设备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：CN115908326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202211462351.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种慢性肾病电镜图像的足突识别方法、装置及终端设备是由梁莉;马鹏程;黄向生;邱伟豪;刘安然;李彤设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种慢性肾病电镜图像的足突识别方法、装置及终端设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种慢性肾病电镜图像的足突识别方法、装置及终端设备，获取已标注足突位置特征的慢性肾病电镜病理图像，并通过慢性肾病电镜病理图像对预设的深度网络架构进行模型训练，获得足突识别模型，从而在获得慢性肾病的待测电镜图像时，能够通过获得的足突识别模型进行待测电镜图像对应足突区域的自动识别，实现了慢性肾病电镜图像足突区域的自动识别。本发明通过深度学习的方式对足突所对应的区域进行准确且快速的识别，提高了慢性肾病电镜图像的足突识别效率，有利于提高病理医生在对各种类型的肾小球肾炎的病理诊断分析效率，同时可以减少由于经验不足而导致的误诊和漏诊。

本发明授权一种慢性肾病电镜图像的足突识别方法、装置及终端设备在权利要求书中公布了：1.一种慢性肾病电镜图像的足突识别方法，其特征在于，包括： 获取若干慢性肾病电镜病理图像；其中，所述慢性肾病电镜病理图像为已标注足突位置特征的图像； 利用若干所述慢性肾病电镜病理图像对预设的深度网络架构进行模型训练，获得足突识别模型；其中，所述预设的深度网络架构包括：预设的编码器、预设的解码器和预设的深度网络结构；按照预设的样本数从若干所述慢性肾病电镜病理图像中提取若干张样本图像；将每张所述样本图像输入至预设的编码器中进行下采样操作，获得每张所述样本图像对应的若干特征图；根据若干所述特征图，通过预设的尺度判断操作和预设的解码器，获得每张所述样本图像对应的解码结果；所述预设的尺度判断操作，包括：在预解码特征尺度与特征图的尺度相等时，则预解码特征尺度对应的特征图为同层特征，将所述同层特征输入至预设的解码器中进行解码，获得所述同层特征对应的第一解码特征；在预解码特征尺度小于特征图的尺度时，则预解码特征尺度对应的特征图为浅层特征，对所述浅层特征进行下采样操作，并将执行下采样操作后的浅层特征输入至预设的解码器中进行解码，获得浅层特征对应的第二解码特征；在预解码特征尺度大于特征图的尺度时，则预解码特征尺度对应的特征图为深层特征，对所述深层特征进行上采样操作，并将执行上采样操作后的深层特征输入至预设的解码器中进行解码，获得深层特征对应的第三解码特征；将若干所述样本图像对应的解码结果输入至预设的深度网络结构中进行训练，获得第一足突识别模型；其中，所述足突识别模型包括：第一足突识别模型； 在获取慢性肾病的待测电镜图像时，通过所述足突识别模型识别所述待测电镜图像的足突区域。

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