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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利面向扩散模型的高密度荧光显微图像真菌细胞群检测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：CN120047942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510511878.X，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权面向扩散模型的高密度荧光显微图像真菌细胞群检测方法是由郭周义;杨必文;罗诗欢;方家银;刘智明;钟会清设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向扩散模型的高密度荧光显微图像真菌细胞群检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机视觉与生物医学图像处理技术领域，公开了一种面向扩散模型的高密度荧光显微图像真菌细胞群检测方法，包括：对输入的荧光显微图像进行多尺度照明估计与自适应补偿，校正图像中的照明不均匀性；对图像进行局部密度分布调整，通过能量泛函数最小化实现密度均衡；基于改进的DiffusionDet框架进行目标检测，所述改进的DiffusionDet框架通过动态噪声调度策略优化条件扩散过程，并结合多尺度特征融合网络提取细胞形态特征；计算细胞间的空间关系与特征相似度，构建亲和矩阵对检测结果进行优化。本申请，提高了高密度重叠细胞的检测准确率。

本发明授权面向扩散模型的高密度荧光显微图像真菌细胞群检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向扩散模型的高密度荧光显微图像真菌细胞群检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1：通过荧光信号增强模块对输入的荧光显微图像进行多尺度照明估计与自适应补偿，校正图像中的照明不均匀性； 步骤2：利用密度均衡优化系统对图像进行局部密度分布调整，通过能量泛函数最小化实现密度均衡；所述密度均衡优化系统采用的能量泛函数具体为： 其中，λ为正则化参数，ftarget为目标密度水平，fz为图像区域Ω中某一点z处的局部细胞密度，为密度梯度； 步骤3：基于改进的DiffusionDet框架进行目标检测，所述改进的DiffusionDet框架通过动态噪声调度策略优化条件扩散过程，并结合多尺度特征融合网络提取细胞形态特征；所述的改进的DiffusionDet框架，具体包括： a、动态噪声调度策略：噪声强度βt随时间步长t线性增加，计算公式为：其中，Total为总扩散步数； b、多尺度特征融合网络：通过公式Fl＝ConvUFl+1+Laterall进行不同层级的特征融合，并结合通道注意力机制优化特征权重，其中，Fl为融合后的特征图，Fl+1为高层特征图，UFl+1表示对高层特征进行上采样操作，Laterall表示当前层的侧向连接特征图，Conv·表示卷积操作； 步骤4：通过局部亲和模块计算细胞间的空间关系与特征相似度，构建亲和矩阵对检测结果进行优化。

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