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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于深度学习的HEp-2抗核抗体荧光图识别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：CN117197806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202311170348.0，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于深度学习的HEp-2抗核抗体荧光图识别方法是由魏骁勇;黄文禹;杨震群;田奇设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的HEp-2抗核抗体荧光图识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于深度学习与医学图像识别领域，提供了一种基于深度学习的HEp‑2抗核抗体荧光图识别方法，主旨在于解决现有技术中难以处理高分辨率医学图像以及难以充分利用荧光图中各种特征，从而对荧光图核型类别识别效果不佳的问题。本发明主要方案包括：1收集HEp‑2抗核抗体荧光图与相应的标签；2将荧光图进行缩放与切割；3设计神经网络模块；4训练神经网络；5输入需预测标签的HEp‑2抗核抗体荧光图，得到其核型类别的标签。本发明可用于识别HEp‑2抗核抗体荧光图的核型类别。

本发明授权一种基于深度学习的HEp-2抗核抗体荧光图识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的HEp-2抗核抗体荧光图识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：收集HEp-2抗核抗体荧光图并赋予相应的真实标签y; 步骤2：将荧光图进行缩放与切割，使每张子图的尺度相同，得到子图集和子图集； 步骤3：基于手工特征指导与多尺度特征融合的设计神经网络； 步骤4：训练神经网络； 步骤5：输入需预测标签的HEp-2抗核抗体荧光图，得到其标签; 所述步骤2的具体步骤为： 将收集到的原始荧光图缩放为分辨率为2400*2400的图片，再将其切割成12*12个子图，每张子图分辨率为200*200,得到子图集，将原始荧光图缩放为800*800的图片，再将其切割成4*4个子图，每张子图分辨率为200*200，得到子图集; 所述步骤3的具体步骤为： 神经网络由如下模块构成： CNN特征提取器，将子图集输入，隐层输出为，特征输出为； CNN特征提取器，将子图集输入，隐层输出为，特征输出为； LBP手工特征与的一致性损失计算模块，将子图集输入LBP手工特征提取器提取荧光图的纹理信息,到手工特征A,再将得到的隐层输出经过全局平均池化和变换函数后与手工特征A计算一致性损失; HOG手工特征与的一致性损失计算模块，将子图集输入HOG手工特征提取器提取荧光图的边缘形状信息,到手工特征B,再将得到的隐层输出经过全局平均池化和变换函数后与手工特征B计算一致性损失; 特征融合与分类模块,将子图集中的每张子图的特征输出与其对应的子图集中的对应的子图的特征输出拼接为特征，再将输入分类器，分类器输出标签向量，标签向量在实例间取最大值，与真实标签计算交叉熵损失； 计算总损失，,为超参数。

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