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龙图腾网获悉天津凌视科技有限公司申请的专利用于胸腹水细胞分类模型的训练方法和乳腺癌预测的系统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：CN114445680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202210107350.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权用于胸腹水细胞分类模型的训练方法和乳腺癌预测的系统是由陈宏强设计研发完成，并于2022-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于胸腹水细胞分类模型的训练方法和乳腺癌预测的系统在说明书摘要公布了：用于胸腹水细胞分类模型的训练方法和用于乳腺癌预测的系统。该用于乳腺癌预测的系统包括：图像获取部件，被配置为响应于胸腹水样本液体流过流式细胞显微成像装置的流式管道，获取所述胸腹水样本液体中微粒的样本图像集合；分类部件，被配置为接收所述样本图像集合作为输入样本图像集合，并基于训练完成的胸腹水细胞分类模型获得所述输入样本图像集合中的每一个输入样本图像的分类结果；分类结果统计部件，被配置为对所述输入样本图像集合中的所有输入样本图像的分类结果进行统计分析，以确定所述胸腹水样本液体是否为乳腺癌阳性；以及诊断部件，被配置为基于所述胸腹水样本液体是否为乳腺癌阳性的确定进行乳腺癌的预测。

本发明授权用于胸腹水细胞分类模型的训练方法和乳腺癌预测的系统在权利要求书中公布了：1.一种用于胸腹水细胞分类模型的训练方法，所述方法包括： 响应于包括第一类微粒、第二类微粒和第三类微粒的胸腹水乳腺癌全阴样本液体流过流式细胞显微成像装置的流式管道，获取所述全阴样本液体中微粒的图像，以获得包括第一类微粒的图像的集合、第二类微粒的图像的集合和第三类微粒的图像的集合的全阴样本图像集，其中，所述第一类微粒是杂质、第二类微粒是是淋巴细胞、第三类微粒是间皮细胞以及第四类微粒是乳腺癌细胞； 响应于包括第一类微粒、第二类微粒和第四类微粒的胸腹水乳腺癌全阳样本液体流过流式细胞显微成像装置的流式管道，获取所述全阳样本液体中微粒的图像，以获得包括第一类微粒的图像的集合、第二类微粒的图像的集合和第四类微粒的图像的集合的全阳样本图像集； 基于所述第一类微粒、第二类微粒、第三类微粒和第四类微粒的形态学差异，对所述全阴样本图像集和所述全阳样本图像集进行自动标注，从而生成第一类微粒的图像的第一训练数据集、第二类微粒的图像的第二训练数据集、第三类微粒的图像的第三训练数据集和第四类微粒的图像的第四训练数据集，其中，生成第一类微粒的图像的第一训练数据集、第二类微粒的图像的第二训练数据集、第三类微粒的图像的第三训练数据集和第四类微粒的图像的第四训练数据集包括： 对于所述全阴样本图像集和所述全阳样本图像集中的每一个样本图像，确定样本图像中的包含微粒的微粒区域的位置；根据确定的微粒区域的位置从所述样本图像中分割出所述微粒区域；计算所述微粒区域的面积和圆度；基于所计算的面积和圆度以及所述样本图像属于所述全阴样本图像集还是所述全阳样本图像集，对所述样本图像进行分类；以及基于分类结果对所述全阴样本图像集和所述全阳样本图像集中的每一个样本图像进行标注，从而生成所述第一类微粒的图像的第一训练数据集、所述第二类微粒的图像的第二训练数据集、所述第三类微粒的图像的第三训练数据集和所述第四类微粒的图像的第四训练数据集；以及 构建基于神经网络的胸腹水细胞分类模型，并基于所述第一训练数据集、所述第二训练数据集、所述第三训练数据集和所述第四训练数据集来训练所述胸腹水细胞分类模型，获得训练完成的胸腹水细胞分类模型，以用于对胸腹水细胞进行分类。

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