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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利细胞图像的文本化标注方法、装置、电子设备和程序产品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：CN120510612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511007833.5，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权细胞图像的文本化标注方法、装置、电子设备和程序产品是由赵源深;徐新桐;李志成;赖毓霄;张卫设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本细胞图像的文本化标注方法、装置、电子设备和程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术领域，提出一种细胞图像的文本化标注方法、装置、电子设备和计算机程序产品。该方法包括：获取待处理的细胞图像；从细胞图像中提取出像素级别的细胞特征信息；根据细胞特征信息，生成细胞图像的细粒度描述文本。由于上述细粒度描述文本是根据像素级别的细胞特征信息生成的，其详细地描述了细胞图像中具有的各细胞的空间位置和统计分布等信息，因此能够帮助大语言模型理解细胞图像中各局部区域之间的语义关系与空间联系，从而获得深入详细的细胞图像分析与推断结果。

本发明授权细胞图像的文本化标注方法、装置、电子设备和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种细胞图像的文本化标注方法，其特征在于，包括： 获取待处理的细胞图像； 从所述细胞图像中提取出像素级别的细胞特征信息； 根据所述细胞特征信息，生成所述细胞图像的细粒度描述文本； 其中，所述细胞图像为数字病理图像；所述从所述细胞图像中提取出像素级别的细胞特征信息，包括： 生成所述数字病理图像的组织区域掩膜； 以所述组织区域掩膜的最小外接矩形作为滑窗切片的有效区域范围，按照滑窗切片的方式将所述数字病理图像分割为多个图像块； 从所述多个图像块中，选取中心区域在所述组织区域掩膜中具有非零像素的所有图像块，作为各个有效图像块； 将所述各个有效图像块输入至已训练的多分支深度学习网络进行图像特征的编解码处理，得到所述细胞特征信息； 所述多分支深度学习网络包括编码模块、语义共享解码模块以及多任务解码模块；所述细胞特征信息包括每个所述有效图像块各自对应的细胞分割概率图和细胞分类概率图，所述细胞分割概率图表示每个像素是背景或细胞核的概率，所述细胞分类概率图表示每个像素属于各种细胞类型的概率；所述将所述各个有效图像块输入至已训练的多分支深度学习网络进行图像特征的编解码处理，得到所述细胞特征信息，包括： 针对每个所述有效图像块，通过所述编码模块提取该有效图像块的高维特征图；通过所述语义共享解码模块对所述高维特征图执行上下文语义特征的提取与融合处理，得到共享语义特征图；通过所述多任务解码模块对所述共享语义特征图执行细胞核的分割处理和分类处理，得到该有效图像块对应的所述细胞分割概率图和所述细胞分类概率图； 所述根据所述细胞特征信息，生成所述细胞图像的细粒度描述文本，包括： 针对每个所述有效图像块，根据该有效图像块对应的所述细胞分割概率图，识别该有效图像块具有的所有细胞核实例区域；根据该有效图像块对应的所述细胞分类概率图，分别确定每个所述细胞核实例区域各自对应的细胞类型标签；根据该有效图像块具有的所有细胞核实例区域及其对应的细胞类型标签，生成该有效图像块的细胞实例信息； 针对每个所述有效图像块，对该有效图像块的所述细胞实例信息进行细胞统计分析处理，得到该有效图像块对应的细胞丰度、细胞密度以及细胞互作关系； 根据每个所述有效图像块各自对应的所述细胞丰度、所述细胞密度和所述细胞互作关系，以及每个所述有效图像块在所述数字病理图像中的全图位置信息，生成所述细粒度描述文本。

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