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龙图腾网恭喜苏州深思考人工智能科技有限公司申请的专利一种基于宫颈细胞液基制片的霉菌识别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：CN113901865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202110971686.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于宫颈细胞液基制片的霉菌识别方法及系统是由杨志明设计研发完成，并于2021-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于宫颈细胞液基制片的霉菌识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于宫颈细胞液基制片的霉菌识别方法及系统，本发明实施例基于Transformer神经网络进行训练，并测试通过后得到霉菌识别模型，将图像化处理的宫颈细胞液基制片后的图像输入到该模型中，输出得到该图像的霉菌识别结果。由于本发明实施例设置的霉菌识别模型并不采用常用的卷积神经网络构造，而是采用改进的变换器Transformer神经网络进行构造，其能够准确识别得到图像中的形态为长菌丝的以霉菌为主的微生物，从而可以准确识别基于宫颈细胞液基制片的图像中的霉菌。

本发明授权一种基于宫颈细胞液基制片的霉菌识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于宫颈细胞液基制片的霉菌识别方法，其特征在于，所述方法包括： 设置霉菌识别模型，所述模型是基于变换器Transformer神经网络训练，并测试通过后得到的；所述霉菌识别模型的结构包括卷积层、Transformer层及全连接层；在所述Transformer层中的每个Transformer块处理图像的步骤包括：对图像依次进行线性正则化处理、卷积处理、自注意力机制处理及残差处理；所述线性正则化处理包括：对图像进行两次线性正则化处理；所述自注意力机制处理包括：分别计算横向自注意力以及纵向自注意力，得到横向自注意力机制特征及纵向自注意力基站特征后，将这两个注意力特征相加得到图像的注意力特征；所述残差处理为经过两次的残差处理；所述全连接层包括针对微生物识别任务的分类器及针对霉菌识别任务的分类器，分别对该Transformer层处理的图像进行分类后，将得到的针对微生物识别任务的分类结果，及得到的针对霉菌识别任务的分类结果，采用设置的二进制交叉熵损失函数进行损失计算，得到霉菌识别结果； 对宫颈细胞液基制片进行图像化处理，得到宫颈细胞液基染色片的图像； 将得到的宫颈细胞液基染色片的图像输入到该霉菌识别模型中，输出得到该图像的霉菌识别结果。

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