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龙图腾网获悉西安交通大学;西安美佳家医疗科技有限责任公司申请的专利一种子宫内膜癌细胞检测方法、系统、设备及存储介质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：CN114580558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210240708.9，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种子宫内膜癌细胞检测方法、系统、设备及存储介质是由钟德星;李奇灵;谢中林;赵惊涛设计研发完成，并于2022-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种子宫内膜癌细胞检测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种子宫内膜癌细胞检测方法、系统、设备及存储介质，包括：子宫内膜细胞病理切片制备；利用CNN初筛包含阳性细胞的图像；利用改进的FasterR‑CNN目标检测模型进行癌细胞的智能检测；统计各项指标，从WSI生成图块送入网络预测后合并识别结果。在目标的获取部分，数据上利用自适应随机剪裁的方法归一化和扩充数据集；模型上以改进的CNN模型和双阶段的FasterRCNN模型为基础模型，引入医生诊断经验，提取诊断指标共同作用训练出更加准确的模型。本发明子宫内膜癌细胞检测方法准确率比分类方法准确率更高同时可以给出置信度和WSI的位置信息，另外，本发明还提供了一种更有效的子宫内膜细胞病理切片图像数据集的制备方法。本发明应用于医学图像目标检测领域。

本发明授权一种子宫内膜癌细胞检测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种子宫内膜癌细胞检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用CNN模型对子宫内膜细胞病理标本的WSI图像进行初筛，筛选出包含阳性细胞样本的图像；CNN网络为基于Attention和Bagofwords的CNN模型；所述CNN模型以VGG网络作为主干网络，在主干网络的两边分别加入了通道注意力和空间注意力模块，最后将三个通道的特征图融合，作为提取的特征，然后将高维特征抽取出来进行k-means均值聚类，聚类中心作为码本，然后用码本的统计向量作为样本的特征，最后输入SVM分类器进行分类，最终模型实现了阳性样本和阴性样本的初筛分类； 利用FasterR-CNN目标检测模型对阳性细胞样本的图像进行识别，具体包括利用在线随机剪裁的方法进行处理；随机选择输入阳性细胞样本的图像中的一个目标，围绕目标随机切出边长在256~512像素范围内的子图，然后缩放至边长为512像素后，输入至FasterR-CNN目标检测模型进行识别；若目标的边长超过512像素，则将目标与背景直接切出，再进行缩放；所述FasterR-CNN目标检测模型使用DCN可形变卷积，提升对不规则异常细胞的检测能力；使用GlobalContext增强全局信息，有助于判断细胞病变；使用OHEM增强对困难样本的学习； 还原识别出的子宫内膜癌细胞对应的WSI图像，得到子宫内膜癌细胞的位置和置信度。

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