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龙图腾网获悉金凤实验室申请的专利荧光原位杂交图像的自动化细胞检测方法、装置及其可读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：CN120655642B 。

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：202511144431.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权荧光原位杂交图像的自动化细胞检测方法、装置及其可读存储介质是由何永红;黄强;石鹏伟;申志远;孔德强;许杨设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本荧光原位杂交图像的自动化细胞检测方法、装置及其可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出了一种荧光原位杂交图像的自动化细胞检测方法、装置及其可读存储介质，该方法融合Yolov12的荧光信号分类检测能力与Cellpose的精细边界分割优势，通过数据准备与标注、双模型针对性训练、分割预测、后处理优化及掩码逻辑与运算实现协同决策，解决现有FISH图像分析中细胞重叠分割难、荧光信号衰减干扰、人工判读主观性强等问题。其能显著提升重叠细胞分割精度与边缘识别能力，实现全自动化高效处理，为相关疾病的诊断提供客观可靠依据，兼具高精度、高效率与强客观性。

本发明授权荧光原位杂交图像的自动化细胞检测方法、装置及其可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种荧光原位杂交图像的自动化细胞检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据准备：获取FISH图像并进行标注，将图像中的细胞分为需进行荧光点统计的第一类细胞和暂不分析的第二类细胞，所述第一类细胞为视野中完整且单独存在、大小均一且形态一致的细胞，所述第二类细胞为边界不完整或存在粘连的细胞团； S2、生成数据集：将标注结果转换为第一模型所需的标准格式，所述转换包括坐标归一化、类别编码及质量控制，该质量控制包括过滤无效标注、检查多边形闭合性及验证顶点坐标范围； S3、第一模型训练：加载第一模型的预训练参数，基于所述数据集进行参数微调，所述第一模型为具有分类检测能力的Yolov12模型，训练过程采用包含多种损失函数的组合损失函数，并结合数据增强及正则化策略； S4、第二模型训练：加载第二模型的预训练参数，适配输入通道以适应FISH图像特征，所述第二模型为具有精细边界分割能力的Cellpose模型，训练过程采用包含掩码损失、边界损失及正则化损失的组合损失函数，并结合针对性数据增强及动态训练策略； S5、双模型分割预测：分别利用训练完成的第一模型和第二模型对FISH图像进行分割，输出第一模型的分割掩码、类别标识及置信度，以及第二模型的分割掩码； S6、第一模型分割结果优化：对所述第一模型的分割结果进行后处理，包括基于置信度排序、掩码缩放、形态学运算及重叠区域去除； S7、双模型协同决策：对所述第二模型的分割掩码与经优化的第一模型分割掩码进行逻辑与运算，根据运算结果中连通域的数量及分布确定细胞类别，生成最终检测结果； 其中，当逻辑与运算结果存在单块连通域时，直接采用第一模型预测的类别标识；当存在多块连通域时，以像素点数量最多的连通域对应的第一模型类别标识作为结果；当不存在连通域时，通过膨胀第二模型分割掩码至与第一模型分割掩码产生重叠，以重叠区域对应的第一模型类别标识作为结果。

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