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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于双光子钙成像数据的细胞胞体自动识别与分割方法及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：CN116681685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310722477.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于双光子钙成像数据的细胞胞体自动识别与分割方法及装置是由陈岗;李珍;徐斌设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双光子钙成像数据的细胞胞体自动识别与分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双光子钙成像数据的细胞胞体自动识别与分割方法及装置，首先获取细胞的双光子钙成像视频，对每一帧视频图像进行图像去噪与图像增强。然后将双光子钙成像视频降维成局部相关摘要图像，在局部相关摘要图像上应用基于多尺度圆点增强的细胞识别算法，计算成像区域内不同尺寸的近圆结构的中心坐标，即细胞胞体的种子点。最后对于每一个种子点，将双光子钙成像视频裁剪为以种子点为中心大小固定的区块视频，在区块视频上应用基于椭圆形状约束活动轮廓模型的细胞分割算法，得到细胞胞体的轮廓。本发明能够提高运算效率、降低数据存储量。

本发明授权基于双光子钙成像数据的细胞胞体自动识别与分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于双光子钙成像数据的细胞胞体自动识别与分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1、获取细胞的双光子钙成像视频，对每一帧视频图像进行图像去噪与图像增强； 步骤2、计算双光子钙成像视频中每个像素点坐标的荧光钙信号与其周围邻域内若干个坐标点的荧光钙信号的时序相关系数并求均值作为像素点的灰度值，将双光子钙成像视频降维成局部相关摘要图像，在局部相关摘要图像上基于多尺度圆点增强的细胞识别算法，通过构造与hessian矩阵的特征值有关的函数，增强图像中直径在一定范围内的圆形结构，计算成像区域内不同尺寸的圆形结构的中心坐标，即细胞胞体的种子点； 步骤3、根据步骤2得到的种子点，对于每一个种子点，将双光子钙成像视频裁剪为以种子点为中心大小固定的区块视频，在区块视频上应用基于椭圆形状约束活动轮廓模型的细胞分割算法，得到细胞胞体的轮廓；具体为：构造关于水平集函数的能量函数在最小化的同时演化其中函数对应于细胞的轮廓，为了构造能量函数首先根据双光子钙成像数据的特征构造数据驱动项，衡量轮廓内外相关性向量的差异，每个坐标点u的相关性向量Iu，通过计算该位置的荧光钙信号与区块内所有坐标点v的荧光钙信号的相关值后得到： 其中图像中的像素点u＝x,y，Iu为一维的相关性向量，作为该像素的新特征，N是区块内像素点的总数，v是区块内所有坐标点，Ω定义为图像域，图像I:Ω→RN被定义在图像域上；其次，利用胞体呈椭圆形状的先验值，在能量函数中增加一个椭圆形状约束项，使得最终获得的细胞轮廓趋于椭圆；具体如下： 在水平集演化的过程中，将轮廓拟合为一个参数化的椭圆，并用这个椭圆限制水平集的演化，使得最终水平集的轮廓也接近一个椭圆，交替演化的步骤如下： 1初始化水平集函数与椭圆形状φx,y； 2在确定的情况下，通过梯度下降法最小化能量函数，得到φx,y的演化方程，由于φx,y是参数化的椭圆，由椭圆的中心坐标x0,y0、椭圆的半长轴a、椭圆的半短轴b、椭圆旋转的角度θ确定： 因此演化φx,y即更新参数x0,y0,a,b,θ； 3确定φx,y后，再通过梯度下降法最小化能量函数，更新 4重复步骤2、步骤3直至达到收敛条件，即水平集函数的变化小于设定值或迭代次数大于设定值。

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