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龙图腾网获悉杭州捷诺飞生物科技股份有限公司申请的专利一种人工组织和类器官的检测方法及其装置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：CN114494217B 。

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：202210110925.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种人工组织和类器官的检测方法及其装置是由王玲;张琳翊;杨珊珊;徐铭恩设计研发完成，并于2022-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人工组织和类器官的检测方法及其装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种人工组织和类器官的检测方法及其装置。本发明利用人工组织和类器官分割深度学习网络实现人工组织和类器官分割，得到人工组织和类器官区域三维图像；其标签采用对比度增强后图像；按照连通域计算培养到最后一天对应培养板每个培养孔中人工组织和类器官的形态学指标与ATP数值；将人工组织和类器官的形态学指标与ATP数值进行标准化处理后构建的矩阵计算协方差矩阵；将协方差矩阵进行奇异值分解获得右奇异矩阵和奇异值矩阵；按照方差贡献率提取主成分，得到人工组织和类器官综合指标。利用此人工组织和类器官的综合性指标进行药物疗效的研究。

本发明授权一种人工组织和类器官的检测方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种人工组织和类器官的检测方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：使用OCT设备采集人工组织或类器官的原始三维灰度图像； 步骤2：构建打标签后的二维图像或三维图像数据集，并将数据集分为训练集和测试集； 所述打标签后的二维图像构建过程具体是对人工组织或类器官的原始三维灰度图像拆分为若干原始二维灰度图像，然后对这些二维灰度图像进行对比度增强，得到对应的对比度增强后二维灰度图像；将原始二维灰度图像打标签后作为二维图像数据集，其中标签为原始二维灰度图像对应的对比度增强后二维灰度图像； 所述打标签后的三维图像构建过程具体是对人工组织或类器官的原始三维灰度图像拆分为若干原始二维灰度图像，然后对这些二维灰度图像进行对比度增强，得到对应的对比度增强后二维灰度图像；再将对比度增强后二维灰度图像组合得到对比度增强后三维图像；将原始三维灰度图像打标签后作为三维图像数据集，其中标签为原始三维灰度图像对应的对比度增强后三维图像； 步骤3：构建人工组织或类器官分割深度学习网络，并利用训练集进行训练；最后利用测试集对训练好的人工组织或类器官分割深度学习网络进行测试验证； 所述人工组织或类器官分割深度学习网络采用EG-Net、ResNet50v2、VGG19、Xception或DenseNet121CNN，其输入为二维灰度图像，输出为对比度增强后二维灰度图像；最后对原始三维灰度图像对应的所有对比度增强后二维灰度图像进行组合； 所述人工组织或类器官分割深度学习网络采用Resnet-3D，其输入为原始三维灰度图像，输出为对比度增强后三维图像； 步骤4：利用测试验证后的人工组织或类器官分割深度学习网络实现人工组织或类器官分割，得到人工组织或类器官区域三维图像； 步骤5：对步骤4得到的人工组织或类器官区域三维图像进行量化： 按照连通域计算培养到最后一天对应培养板每个培养孔中人工组织或类器官的形态学指标与ATP数值，其中形态学指标为：总体积、总表面积、总球度、个数、平均体积、平均表面积、平均球度；将人工组织或类器官的形态学指标与ATP数值进行标准化处理后构建的矩阵计算协方差矩阵；将协方差矩阵进行奇异值分解获得按照奇异值从大到小排序后的右奇异矩阵和奇异值矩阵；按照方差贡献率提取主成分，将右奇异矩阵的列向量作为某一主成分表达式的系数，奇异值占总奇异值的比例为综合指标的系数，最终得到人工组织或类器官综合指标； 其中所述按照方差贡献率提取主成分，将右奇异矩阵的列向量作为某一主成分表达式的系数，奇异值占总奇异值的比例为综合指标的系数，最终得到人工组织或类器官综合指标，具体是： 按照奇异值占比大于阈值α选取主成分，奇异值占比称为方差贡献率，第一主成分的方差贡献率b1及第二主成分方差贡献率b2即： 其中σk表示第k个奇异值； b1+b2阈值α式30 由第一主成分F1构成人工组织或类器官所占空间的大小及活性： F1＝-a11*x1+a21*x2+a31*x3+a41*x4+a51*x5+a61*x6+a71*x7+a81*x8 式31 其中x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8分别表示第j个培养孔内标准化的人工组织或类器官总体积、总表面积、总球度、总个数、平均体积、平均表面积、平均球度、ATP数值；特征值λ1为奇异值分解的∑2矩阵中的最大特征值，对应特征向量为v1＝[a11,a21,a31,a41,a51,a61,a71,a81]T； 由第二主成分F2构成人工组织或类器官表型特征及数量： F2＝-a12*x1+a22*x2+a32*x3+a42*x4+a52*x5+a62*x6+a72*x7+a82*x8 式32其中特征值λ8为奇异值分解的Σ2矩阵中的最小特征值，对应特征向量为v8＝[a18,a28,a38,a48,a58,a68,a78，a88]T； 进而，人工组织或类器官综合指标Organoid_F的计算如下： Organoid_F＝b1*F1+b2*F2式33。

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