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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第一医学中心申请的专利一种脑脊液细胞图像的检测识别计数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：CN119559455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510132137.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种脑脊液细胞图像的检测识别计数方法是由王岩;杨飞;赵红设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑脊液细胞图像的检测识别计数方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脑脊液细胞图像的检测识别计数方法，首先通过显微镜获取高质量的脑脊液细胞涂片的数字图像，然后通过梯度值的计算揭示图像中的区分细胞的边缘和其他区域；进一步地，通过局部对比度变化率的计算，精确地捕捉细胞图像的微观变化，有效区分正常细胞与形态异常的细胞；进而，对正常细胞与异常细胞进行计数，得到计数结果，从而可以更好地帮助医护人员识别患者病情状况，并为后续的医疗辅助提供有力的患者病历信息。

本发明授权一种脑脊液细胞图像的检测识别计数方法在权利要求书中公布了：1.一种脑脊液细胞图像的检测识别计数方法，其特征在于，包括如下操作步骤： 获取脑脊液细胞涂片的数字图像； 根据所述脑脊液细胞涂片的数字图像中每个数字图像像素点相邻数字图像像素点的灰度值差异，得到每个数字图像像素点对应的数字图像像素点梯度值； 根据每个数字图像像素点预设的邻域窗口中的局部方向梯度进行分析，得到每个数字图像像素点的局部对比度变化率； 基于所述局部对比度变化率结合细胞形态异常程度以及所述数字图像像素点梯度值对所述数字图像中的细胞图像进行识别计数，得到计数结果； 所述计数结果包括正常细胞类型计数个数以及异常细胞类型计数个数； 所述基于所述局部对比度变化率结合所述细胞形态异常程度以及所述数字图像像素点梯度值对所述数字图像中的细胞图像进行识别计数，得到计数结果，包括如下操作步骤： 根据所述局部对比度变化率获取数字图像像素点的连接区域，根据所述连接区域对应的分布特征得到所述脑脊液细胞涂片的细胞形态异常程度； 根据所述细胞形态异常程度和每个数字图像像素点对应的局部对比度变化率，进行分析计算得到区域对像素点变化的影响因子数值； 根据所述数字图像像素点梯度值和所述区域对像素点变化的影响因子数值得到每个数字图像像素点的细胞特征值； 基于所述细胞特征值进行聚类得到多个聚类簇；基于所述聚类簇及所述连接区域并结合区域生长算法对所述聚类簇及所述连接区域进行合并补充得到多个细胞图像；并基于所述细胞图像以及所述细胞形态异常程度对所述细胞图像进行计数，得到计数结果； 所述区域对像素点变化的影响因子数值的计算方式为： ； 式中，及为权重系数；为细胞形态异常程度；为局部对比度变化率； 所述细胞特征值的计算方式为： ； 式中，G'为数字图像像素点梯度值；为区域对像素点变化的影响因子数值；与为权重系数，并且+=1； 所述基于所述聚类簇及所述连接区域并结合区域生长算法对所述聚类簇及所述连接区域进行合并补充得到多个细胞图像，包括如下操作步骤： 基于各个所述聚类簇获取第一细胞图像； 对所述第一细胞图像对应的边缘像素点进行区域生长，得到第二细胞图像； 基于所述第二细胞图像的第二边缘像素点进行构建得到边界点集合； 计算获取所述边界点集合与所述连接区域的空间融合度R； 基于所述空间融合度R将所述第二细胞图像以及所述连接区域合并得到细胞图像。

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