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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于深度学习的细胞自噬免疫荧光图像分析系统和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：CN116228706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310172039.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的细胞自噬免疫荧光图像分析系统和方法是由万莹;禹洁;邓盛元设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的细胞自噬免疫荧光图像分析系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的细胞自噬免疫荧光图像分析系统和方法，包括细胞分割模块、GFP‑LC3阳性亮斑分割模块、定量分析模块。细胞分割模块对细胞自噬免疫荧光图像中的细胞区域进行分割；GFP‑LC3阳性亮斑分割模块对细胞自噬免疫荧光图像中的GFP‑LC3阳性亮斑进行分割；定量分析模块分别对细胞自噬免疫荧光图像中的细胞区域和GFP‑LC3阳性亮斑区域进行数量、面积和荧光强度的统计和计算，并判断细胞是否发生自噬。本发明操作简单，兼具准确的深度学习算法和定量分析功能。

本发明授权基于深度学习的细胞自噬免疫荧光图像分析系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的细胞自噬免疫荧光图像分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取细胞自噬免疫荧光图像；并将所述细胞自噬免疫荧光图像转化为二通道图像； 2将转化为二通道图像的细胞自噬免疫荧光图像进行细胞区域的分割； 3将转化为二通道图像的细胞自噬免疫荧光图像进行GFP-LC3阳性亮斑区域分割；包括以下子步骤： 3.1提取二通道图像的细胞质通道； 3.2选择阈值化方法和或手动选择亮斑阈值的方法分割GFP-LC3阳性亮斑，得到初步的GFP-LC3阳性亮斑区域分割结果；所述阈值化方法为最大熵或雷尼熵； 3.3调节亮斑面积阈值进一步分割，得到进一步的GFP-LC3阳性亮斑区域分割结果； 3.4对进一步的GFP-LC3阳性亮斑区域分割结果进行种子提取； 3.5询问分割结果是否准确，若不准确，则人工标记亮斑中心点； 3.6使用基于种子的分水岭算法，完成GFP-LC3阳性亮斑区域分割，得到最终的GFP-LC3阳性亮斑区域分割结果； 4对分割后的细胞区域和最终分割的亮斑区域分别进行计数、荧光强度计算和面积计算； 5根据细胞区域和亮斑区域坐标判断细胞中是否包含亮斑，若包含，则该细胞发生自噬；若不包含，则该细胞未发生自噬。

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