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龙图腾网获悉深圳市瑞图生物技术有限公司申请的专利细胞分布状态的分析方法、装置、计算机设备和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：CN112330671B 。

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：202011370817.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权细胞分布状态的分析方法、装置、计算机设备和存储介质是由刘晓康;许德鹏;王雪峰;陈齐文设计研发完成，并于2020-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本细胞分布状态的分析方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种细胞分布状态的分析方法、装置、计算机设备和存储介质，包括：获取细胞涂片的灰度图像，作为待分析的细胞图像；获取所述细胞图像对应的图像纹理特征；将图像纹理特征输入到预先训练的分布状态分析模型，以通过所述分布状态分析模型，基于图像纹理特征确定预设的至少两种细胞分布状态中每种细胞分布状态对应的概率，并根据概率确定分布状态结果；根据分布状态分析模型输出的所述分布状态结果，确定细胞涂片对应的细胞分布状态，实现了对细胞涂片中细胞分布状态的确定，能够提前对细胞分布均匀程度进行分析。

本发明授权细胞分布状态的分析方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种细胞分布状态的分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取细胞涂片的灰度图像，作为待分析的细胞图像； 获取所述细胞图像上的多个像素点对，以及各个像素点对对应的灰阶组合； 根据各个灰阶组合的出现频率，生成灰度共生矩阵，所述灰度共生矩阵中各个矩阵元素分别与各个灰阶组合的出现频率对应； 根据多个像素点对的多个灰度共生矩阵，得到所述细胞图像的纹理特征矩阵； 将所述纹理特征矩阵作为所述细胞图像对应的图像纹理特征；所述图像纹理特征用于表征所述细胞图像中细胞之间的相对分布位置信息； 将所述图像纹理特征输入到预先训练的分布状态分析模型，以通过所述分布状态分析模型，基于所述图像纹理特征确定预设的至少两种细胞分布状态中每种细胞分布状态对应的概率，并根据所述概率确定分布状态结果； 根据所述分布状态分析模型输出的所述分布状态结果，确定所述细胞涂片对应的细胞分布状态； 所述分布状态分析模型通过如下步骤训练得到： 获取样本细胞灰度图像对应的样本图像纹理特征，和所述样本细胞灰度图像对应的细胞分布状态标签； 将所述样本图像纹理特征输入到待训练的卷积神经网络模型，以通过所述卷积神经网络模型，基于所述样本图像纹理特征确定预设的多种细胞分布状态各自对应的概率，并根据多个概率确定所述样本细胞灰度图像对应的分布状态预测结果； 根据所述分布状态预测结果和所述细胞分布状态标签，确定损失函数，并根据所述损失函数对所述卷积神经网络模型的模型参数进行调整，重复调整所述卷积神经网络模型的模型参数，直到满足训练结束条件，将当前的卷积神经网络模型确定为分布状态分析模型。

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