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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第八医学中心申请的专利基于物理仿真监督的网络对密集实例分割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：CN119963844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510304087.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于物理仿真监督的网络对密集实例分割方法是由王凯飞;时欣;解立新;全廷伟;范泰宇;张颖;谢菲;王秀丽;李思帆设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理仿真监督的网络对密集实例分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于物理仿真监督的网络对密集实例分割方法，包括：获取细菌图像数据集，将所述细菌图像数据集划分出训练集和测试集；构建实例分割模型；采用所述训练集对所述实例分割模型进行训练，获得训练好的实例分割模型；基于所述训练好的实例分割模型，采用所述测试集进行细菌图像的实例分割，获得实例分割结果。本发明通过结合物理模拟和深度学习技术，实现对生物图像中密集分布的细胞核的精确分割。

本发明授权基于物理仿真监督的网络对密集实例分割方法在权利要求书中公布了：1.基于物理仿真监督的网络对密集实例分割方法，其特征在于，包括： 获取细菌图像数据集，将所述细菌图像数据集划分出训练集和测试集； 构建实例分割模型； 采用所述训练集对所述实例分割模型进行训练，获得训练好的实例分割模型； 基于所述训练好的实例分割模型，采用所述测试集进行细菌图像的实例分割，获得实例分割结果； 所述实例分割模型包括：语义分割分支和物理模拟分支的神经网络模型，其中所述语义分割分支和所述物理模拟分支共享相同的编码器，所述编码器采用Unet网络编码，所述语义分割分支和所述物理模拟分支采用Unet网络解码； 构建实例分割模型的过程包括： 所述语义分割分支接收细菌图像数据集，生成对应的语义分割掩码，所述语义分割掩码包括前景像素和背景像素； 所述物理模拟分支接收所述语义分割掩码，将所述语义分割掩码转换为虚拟弹性材料，在所述虚拟弹性材料上应用力，根据弹性力学方程导出的模拟方程损失监督物理模拟分支的输出，生成位移图； 采用分水岭方法对所述位移图推断出实例区域，完成实例分割； 所述弹性力学方程为Ka=F； 其中，K为刚度矩阵；F为施加的外力；a为节点的位移； 所述弹性力学方程用于描述在固定边界条件下，对虚拟弹性材料施加外力后产生的位移场。

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中国人民解放军总医院第八医学中心，其通讯地址为：100091 北京市海淀区黑山扈路甲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”。

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