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龙图腾网获悉南昌大学第一附属医院申请的专利胃癌肿瘤组织外泌体分离过程透射电镜鉴别方法及系统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：CN120214368B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510504851.8，技术领域涉及：G01Q30/04；该发明授权胃癌肿瘤组织外泌体分离过程透射电镜鉴别方法及系统是由吴芳;刘洋洋;刘雪妮设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本胃癌肿瘤组织外泌体分离过程透射电镜鉴别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别领域，提出一种胃癌肿瘤组织外泌体分离过程透射电镜鉴别方法及系统，通过聚类算法划分目标透镜图中的疑似结构体，基于疑似结构体的边缘区分程度和边缘外侧趋暗程度对边缘外泌体表现程度进行一次评估，又结合疑似结构体的背景染色变化状态进行二次评估，避免了现有技术中背景部分杂质本身轮廓较深，导致出现杂质与外泌体区分度不高的影响，提高了鉴别的准确性，再根据疑似结构体的内部凹陷特征计算外泌体形态匹配度，避免了因为透镜图中不同结构体与观测视角的正对情况存在差异而影响鉴别结果准确性的问题，实现不同视角正对情况下对外泌体凹陷特征的辅助分析，本发明提高了胃癌肿瘤组织外泌体分离过程透射电镜鉴别的准确性。

本发明授权胃癌肿瘤组织外泌体分离过程透射电镜鉴别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种胃癌肿瘤组织外泌体分离过程透射电镜鉴别方法，其特征在于，包括： 获取目标透镜图，根据聚类算法对所述目标透镜图进行筛选，以获取疑似结构体，根据所述疑似结构体的边缘特征进行一次评估处理，以获取边缘外泌体表现程度，所述一次评估处理基于疑似结构体的边缘区分程度和边缘外侧趋暗程度； 所述根据聚类算法对所述目标透镜图进行筛选，以获取疑似结构体，根据所述疑似结构体的边缘特征进行一次评估处理，以获取边缘外泌体表现程度的步骤，具体包括： 根据目标透镜图中像素点的坐标值和灰度值，进行Kmeans聚类处理，所述Kmeans聚类处理中依据肘部法确定类簇数量，将所述目标透镜图划分为多个类簇； 将每个所述类簇作为单一疑似结构体，并分别提取每个所述疑似结构体的外侧边缘线，根据Sobel算子计算每个疑似结构体外侧边缘线的梯度均值和所述目标透镜图中所有像素点的梯度均值； 根据所述疑似结构体外侧边缘线的梯度均值和目标透镜图中所有像素点的梯度均值计算疑似结构体的边缘区分程度，所述边缘区分程度与所述疑似结构体外侧边缘线的梯度均值为正相关； 根据所述疑似结构体的边缘外侧趋暗程度计算所述疑似结构体的边缘外泌体表现程度； 所述根据所述疑似结构体的边缘外侧趋暗程度计算所述疑似结构体的边缘外泌体表现程度的步骤，具体包括： 根据预设邻近步长划定每个疑似结构体邻近范围，所述邻近范围为距离疑似结构体外侧一个预设邻近步长内的空间范围，若存在疑似结构体之间距离小于等于预设邻近步长时，则邻近范围以疑似结构体中心连线的中点为基准； 计算单一疑似结构体邻近范围内的灰度均值和全部疑似结构体邻近范围内的灰度均值，以根据所述单一疑似结构体邻近范围内的灰度均值和全部疑似结构体邻近范围内的灰度均值计算疑似结构体的边缘外侧趋暗程度，再根据所述疑似结构体的边缘外侧趋暗程度计算疑似结构体的边缘外泌体表现程度； 根据所述疑似结构体的背景染色变化状态进行二次评估处理，以获取外泌体趋向程度，所述背景染色变化状态基于疑似结构体邻近范围内的染色渐变规律； 所述根据所述疑似结构体的背景染色变化状态进行二次评估处理，以获取外泌体趋向程度的步骤，具体包括： 连接每个疑似结构体的中心至邻近范围最外圈像素点，以生成多条疑似结构体的染色渐变路径，将每条所述染色渐变路径中像素点与疑似结构体中心的欧氏距离作为横坐标值，将每条所述染色渐变路径中像素点的灰度值作为纵坐标值，生成所述疑似结构体对应的染色渐变曲线，每个所述疑似结构体包括多条染色渐变曲线，每条所述染色渐变路径有唯一对应的染色渐变曲线； 判断每条染色渐变曲线上是否存在任意像素点的灰度值低于相邻前一像素点的灰度值，若存在任意像素点的灰度值低于相邻前一像素点的灰度值，则判定所述像素点为逆序像素； 计算每个疑似结构体包含的逆序像素数量，以根据所述逆序像素数量计算对应疑似结构体的染色规律违背程度，再根据所述染色规律违背程度计算疑似结构体的外泌体趋向程度； 根据所述疑似结构体的内部凹陷特征进行外泌体形态匹配计算，以获取外泌体形态匹配度； 所述根据所述疑似结构体的内部凹陷特征进行外泌体形态匹配计算，以获取外泌体形态匹配度的步骤，具体包括： 根据Canny边缘检测算法提取出所有疑似结构体内部的强边缘线，在视角正对时，所述强边缘线为单一完整类圆连通域，当视角存在非正对偏差时，所述强边缘线为单一完整类圆连通域的一部分； 筛选强边缘线数量为单条的疑似结构体，以强边缘线任意端点为起点开始位移，以完整经过强边缘线上的所有点，计算所述疑似结构体几何中心到强边缘线上各点的欧式距离，将位移量作为横坐标值，将所述欧式距离作为纵坐标值，生成疑似结构体的内部边缘分析曲线； 连接疑似结构体几何中心到强边缘线的两个端点并延长至与疑似结构体外侧边缘相交，提取得到类扇形环区域，计算疑似结构体对应内部边缘分析曲线的标准差，提取所述类扇形环区域外侧边缘线，计算所述类扇形环区域外侧边缘线的外部边缘分析曲线，并计算所述外部边缘分析曲线的标准差； 根据所述内部边缘分析曲线的标准差和所述外部边缘分析曲线的标准差判断边缘平滑特征的置信度，若所述边缘平滑特征的置信度符合置信度要求，则计算疑似结构体的凹陷特征符合程度； 根据所述疑似结构体的凹陷特征符合程度计算疑似结构体的外泌体形态匹配度； 根据所述外泌体形态匹配度计算外泌体鉴别指标，以获取外泌体鉴别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌大学第一附属医院，其通讯地址为：330000 江西省南昌市东湖区永外正街17号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。