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龙图腾网获悉复旦大学附属妇产科医院申请的专利一种基于深度学习的血细胞图像自动分类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：CN120976656B 。

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：202511501499.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的血细胞图像自动分类系统是由李翠;段忠亮;孙丽萍;施幼豪;石雯茜;王薇薇设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的血细胞图像自动分类系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种基于深度学习的血细胞图像自动分类系统，解决了现有技术中对形态特征的过度依赖及缺乏功能状态感知的技术问题。该系统包括：数据采集平台，用于获取原始血细胞图像并提取包含单个血细胞的单细胞图像块；血细胞智能分类单元，用于对单细胞图像块进行多模态特征提取及多模态特征融合，得到综合特征指标；多模态特征包括：包含形态特征与运动特征的细胞动态行为特征、细胞在微环境中的交互特征；分类输出单元，用于将综合特征指标输入预训练的分类模型，得到单个血细胞的自动分类结果。

本发明授权一种基于深度学习的血细胞图像自动分类系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的血细胞图像自动分类系统，其特征在于，包括：数据采集平台、血细胞智能分类单元和分类输出单元； 所述数据采集平台，用于获取原始血细胞图像并提取包含单个血细胞的单细胞图像块； 所述血细胞智能分类单元，用于对所述单细胞图像块进行多模态特征提取及多模态特征融合，得到综合特征指标；所述多模态特征包括：包含形态特征与运动特征的细胞动态行为特征、细胞在微环境中的交互特征；所述细胞动态行为特征是指能够体现细胞活性和运动定向性属性的特征，所述细胞在微环境中的交互特征是指能够体现胞在群落中的功能角色的特征； 所述分类输出单元，用于将所述综合特征指标输入预训练的分类模型，得到所述单个血细胞的自动分类结果； 所述血细胞智能分类单元，具体用于： 基于对所述单细胞图像块的单细胞边界框坐标构建空间拓扑网络； 从单细胞运动轨迹点集中分析单细胞的运动方向； 计算所述空间拓扑网络中任意两个单细胞的运动方向的相似度，以及中心坐标距离随时间的距离变化率； 通过所述距离变化率修正所述运动方向的相似度，得到交互协同系数，统计每个单细胞与邻近细胞的交互协同系数的均值作为邻近细胞交互协同因子，所述邻近细胞交互协同因子用于体现细胞在微环境中的交互特征。

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复旦大学附属妇产科医院，其通讯地址为：200011 上海市黄浦区方斜路419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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