买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉河海大学;玖壹叁陆零医学科技南京有限公司申请的专利一种基于改进的YOLOv5和EfficientNet的细胞病理图像异常检测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：CN115937188B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211710730.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进的YOLOv5和EfficientNet的细胞病理图像异常检测方法是由胡鹤轩;卜永玺;黄倩;杨天金;胡强;巫义锐;张晔;狄峰;胡震云;周晓军;沈勤;吕京澴设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进的YOLOv5和EfficientNet的细胞病理图像异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进的YOLOv5和EfficientNet的细胞病理图像异常检测方法，包括：获取细胞涂片的数字扫描图像作为原始输入图像；带有重叠的裁剪原始输入图像作为裁剪后图像；使用改进的YOLOv5模型检测裁剪后图像中所有异常细胞和异常细胞簇并得到其位置与大小信息；使用此位置与大小信息，从裁剪后图像中裁剪出异常细胞和异常细胞簇目标图像，并对目标图像进行裁剪和填充；使用改进的EfficientNet模型对目标图像分类，得到其分类结果；汇总目标图像分类结果和其位置与大小信息作为异常检测最终结果显示在原始输入图像上。本发明将检测划分为定位与分类任务，可有效提高异常查全率和检测精度。

本发明授权一种基于改进的YOLOv5和EfficientNet的细胞病理图像异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的YOLOv5和EfficientNet的细胞病理图像异常检测方法，其特征在于，该方法将异常检测划分为异常定位和异常分类两个阶段，其中异常定位阶段采用改进的YOLOv5模型，异常分类阶段采用改进的EfficientNet模型，包括以下步骤： 步骤1、获取细胞涂片的数字扫描图像作为原始输入图像； 步骤2、带有重叠的裁剪原始输入图像作为裁剪后图像； 步骤3、使用改进的YOLOv5模型检测裁剪后图像中所有异常细胞和异常细胞簇，得到异常细胞和异常细胞簇的位置与大小信息；其具体包括：YOLOv5的网络结构可划分为BackBone、Neck和Prediction三个模块，Neck模块的输出经过Prediction模块Conv运算后得到检测所需的通道数：na×nc+5，其中na为锚框个数，nc为分类类别数，另外5个通道分别预测锚框的宽高、中心点坐标和前景置信度；改进的YOLOv5模型的Prediction模块Conv运算的输出通道数为：na×5，去除了类别预测部分； 步骤4、使用异常细胞和异常细胞簇的位置与大小信息，从裁剪后图像中裁剪出异常细胞和异常细胞簇目标图像，并对异常细胞和异常细胞簇目标图像进行裁剪和填充处理； 步骤5、使用改进的EfficientNet模型对异常细胞和异常细胞簇目标图像进行分类，得到异常细胞和异常细胞簇目标图像分类结果，其包括： 原EfficientNet模型的主要组件MBConv模块使用DepwiseConv，DepwiseConv包括一组3×3的深度卷积和多组1×1的标准卷积，减少了参数量和FLOPs；改进的EfficientNet模型将模型后一半MBConv模块中的DepwiseConv替换为3×3标准卷积，以提升模型训练速度； 原EfficientNet模型主要组件MBConv中SE模块依据输入各个通道的最大池化来计算通道注意力；改进的EfficientNet模型将模型中后14主要组件MBConv模块中的SE模块替换为CBAM注意力模块进行特征增强，CBAM注意力模块包括CBAM通道注意力模块和CBAM空间注意力模块；CBAM通道注意力模块相较于SE模块新增了对平均池化的考量，CBAM通道注意力模块的计算方式和作用方式与SE模块相似；另外，CBAM空间注意力模块首先先计算通道间同一位置的平均池化和最大池化数值，然后利用卷积求得空间注意力分数，通过Sigmoid函数计算后与原始通道相乘，从而加强或减弱空间中部分区域特征； 步骤6、汇总异常细胞和细胞簇目标图像分类结果和异常细胞和细胞簇的位置与大小信息作为异常检测最终结果显示在原始输入图像上。

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河海大学;玖壹叁陆零医学科技南京有限公司，其通讯地址为：211100 江苏省南京市江宁区佛城西路8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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。