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！

龙图腾网获悉余姚市机器人研究中心;浙江大学申请的专利一种医学图像细胞分割与跟踪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：CN116721414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310514483.6，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种医学图像细胞分割与跟踪方法是由张兵;孟濬;许力设计研发完成，并于2023-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医学图像细胞分割与跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像识别分割技术领域，公开了一种医学图像细胞分割与跟踪方法，包括如下步骤：步骤1：数据处理；特征提取：模型中的骨干部分用于从经预处理后的图像中提取特征，YOLOv8采用了CSPDarknet结构；步骤3：FPN‑PAN多尺度特征融合；步骤4：Head根据多尺度特征进行预测。本发明通过与deepsort等跟踪算法相结合，实现对细胞的运动轨迹进行实时的跟踪。本方法主要基于YOLOv8框架，采用了Simam注意力机制和多尺度proto方法对模型进行优化，进一步提高YOLOv8的检测效果。本发明可以全自动地完成医学图像的分析与检测，便捷性高，使用方便。

本发明授权一种医学图像细胞分割与跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种医学图像细胞分割与跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：数据处理：包括图像归一化、图像去噪、图像切分以及图像增强； 步骤2：特征提取：对缩放到640*640后的图像进行特征提取，模型中的骨干部分用于从经预处理后的图像中提取特征，YOLOv8采用了CSPDarknet结构，即具有CSP结构的Darknet网络； 步骤3：FPN-PAN多尺度特征融合：FPN自顶向下传达语义特征，PAN自底向上传达强定位特征，PAN与FPN两两联手，从不同的主干层对不同的检测层进行参数聚合； 步骤4：Head根据多尺度特征进行预测：检测头部中，通过两个子模块Proto与cv4分别预测出掩码的判别标准与掩码的置信度特征矩阵，然后这两个模块的输出结果进行矩阵乘法最终得到每个网格对应的掩码置信度矩阵，该矩阵在sigmoid函数处理后即为每个像素点属于细胞的概率值； 步骤4.1：为每个尺度分别设置一个单独的Proto，则每个尺度下对应的Proto矩阵预测表示为： 其中，x表示模型提取到的不同尺度下的特征集合，protos表示不同尺度下对应的Proto模块集合； 步骤4.2：对输入Segment模块的特征使用Simam注意力机制； 步骤4.3：在PAN-FPN模块中添加一层，来将骨干网络中的第二层输出引入进来，以让模型更好地将底层特征融入进来； 步骤4.4：在分割部分，采用BCE+LovaszHingeLoss的损失函数； 步骤4.5：将YOLOv8与deepsort跟踪算法相结合，实现对细胞的运动轨迹跟踪。

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余姚市机器人研究中心;浙江大学，其通讯地址为：315400 浙江省宁波市余姚市凤山街道冶山路479号科创大厦12楼；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。