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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基于Oriented Cascade Mask RCNN网络的细胞分割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：CN116563534B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202310380175.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于Oriented Cascade Mask RCNN网络的细胞分割方法是由张兵;孟濬;许力设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Oriented Cascade Mask RCNN网络的细胞分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像分割技术领域，公开了一种基于OrientedCascadeMaskRCNN网络的细胞分割方法，本发明基于MaskRCNN框架，结合CascadeRCNN和OrientedRCNN，提出了OrientedCascadeMaskRCNN，实现医学图像中细胞的精确分割与分类。其中，CascadeRCNN可以通过级联的分类与回归分支来达到更精准的分割效果，而OrientedRCNN则将OrientedAnchors引入到RCNN模型中，减少了边界框中的无效区域，从而减少无用特征对分割结果的影响。将这两部分结合，取得了更精确且检出率也更高的检测效果。

本发明授权一种基于Oriented Cascade Mask RCNN网络的细胞分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于OrientedCascadeMaskRCNN网络的细胞分割方法，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：使用Resnet-50网络对切分后的图像进行特征提取，使用ImageNet数据集对这部分进行预训练； 步骤3：RPN感兴趣区域提议：根据Resnet-50网络的输出特征输出候选框，然后根据这些候选框与真实锚框之间的IOU来将其标记为正或负样本，将候选框再传递给检测头部来完成优化； 步骤4：ROIAlign从原始特征图上找到每个ROI区域对应的特征向量：RPN输出候选框后，使用ROIAlign模块从特征图上找到对应的特征向量； 步骤5：Cascade型分类、回归与分割分支分别预测结果：Cascade型分类回归与分割分支将来自ROIAlign模块输出的每个感兴趣区域对应的特征向量进行处理，使用级联型的设计思路，每个阶段使用越来越高的IOU匹配阈值，分别使用三个内嵌的卷积结构对分类、回归与分割这三个分支进行建模； 步骤6：使用NMS对预测的倾斜框进行过滤：在使用三个分支输出分类与回归结果后，使用NMS算法对结果进行过滤，NMS算法之后，得到每个目标的具有最高置信度的预测边界框，达到有且只有一个边界框来对每个细胞进行标识与定位。

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”。