吉林农业大学苏子茼获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林农业大学申请的专利一种基于图像分割的细胞生长状态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：CN120071350B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510553849.X，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于图像分割的细胞生长状态检测方法是由苏子茼;姚丹;贺承光;张爱晶设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图像分割的细胞生长状态检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图像分割的细胞生长状态检测方法，属于细胞图像处理与分割技术领域技术领域。实时采集细胞图像，将采集到的细胞图像输入层级划分特征编码器获得细胞区块粗粒度特征和细胞边界细粒度特征；将细胞区块粗粒度特征和细胞边界细粒度特征输入级联特征融合网络获得深度融合特征；将深度融合特征输入解码器获得细胞图像实例分割结果；根据细胞图像实例分割结果计算目标细胞的数量和存活率。本发明新设计的图像提取及分割网络，结合双任务协同训练策略，将细胞图像实例分割任务与细胞图像语义分割任务相结合，实现了对细胞生长状态的实时检测，避免传统方法中人工观测的耗时和低效，以及手工取样可能带来的污染和破坏。
本发明授权一种基于图像分割的细胞生长状态检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像分割的细胞生长状态检测方法，其特征在于，包括以下过程： S1，实时采集细胞生长状态图像； S2，将图像输入到训练完成的层级划分特征编码器中，获得细胞区块粗粒度特征和细胞边界细粒度特征； S3，将细胞区块粗粒度特征和细胞边界细粒度特征输入训练完成的级联特征融合网络获得深度交互融合特征；级联特征融合网络包括第一特征融合网络和第二特征融合网络；第一特征融合网络将层级划分特征编码器输出的层级划分特征中的细胞区块粗粒度特征和细包边界细粒度特征进行融合获得融合特征；第二特征融合网络将融合特征、细胞区块粗粒度特征以及细包边界细粒度特征再次进行融合，获得深度交互融合特征； S4，将深度交互融合特征输入到训练完成的解码器对细胞图像进行实例分割，获得细胞图像实例分割结果；所述解码器在经典解码器的基础上引入空洞卷积层，不降低特征图分辨率的情况下增加感受野； S5，根据细胞图像实例分割结果计算目标细胞的数量和存活率。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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