武汉大学;武汉大学深圳研究院;武汉大学苏州研究院翁跃云获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学;武汉大学深圳研究院;武汉大学苏州研究院申请的专利一种无标记精子质量评估方法、系统及设备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：CN119762865B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411880606.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种无标记精子质量评估方法、系统及设备是由翁跃云;雷诚;尹太郎;邹宇洁;刘胜;未树彬设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种无标记精子质量评估方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种无标记精子质量评估方法、系统及设备。本发明以高通量、多维流式细胞成像系统为基础，获得精子细胞的强度、相位、明场和暗场图像，建立海量精子细胞图像数据库，并构建、训练和优化基于多模型融合深度学习网络的精子细胞多维图像分析模型。在此基础上，采用训练好的精子细胞多维图像分析网络模型分析多维流式细胞成像系统检测精液样本所获取的精子细胞图像，分析精液样本中精子各形态类别的比例、精子DNA碎片率等精子结构和功能参数，实现高速、高精度、无标记的精子质量评估。
本发明授权一种无标记精子质量评估方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种无标记精子质量评估方法，其特征在于，包括： 利用多维流式细胞成像系统检测精液样本中的精子细胞，得到精子细胞的强度、相位、明场和暗场图像； 将获取的精子细胞的强度、相位、明场和暗场图像输入训练后的精子细胞形态分类和DNA碎片率预测网络模型，输出精子细胞形态分类和DNA碎片率预测结果，并根据所述精子细胞形态分类和DNA碎片率预测结果评估精子质量； 其中，所述精子细胞形态分类和DNA碎片率预测网络模型的训练包括： 构建包含所有精子形态类别、精子DNA碎片率的精子细胞图像数据库，并将不同形态类别以及不同DNA碎片率的精子细胞区分开； 构建基于多模型融合深度学习网络的精子细胞多维图像分析框架，用于提取和分析已知形态类别和DNA碎片率的精子细胞图像的多维特征，建立精子细胞形态分类和DNA碎片率预测网络模型； 利用所述精子细胞图像数据库对建立的精子细胞形态分类和DNA碎片率预测网络模型进行训练，输出训练好的精子细胞形态分类和DNA碎片率预测网络模型。
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