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龙图腾网获悉山东师范大学;山东中医药大学附属医院申请的专利基于残差感知和小波编码的胚胎发育阶段分类方法及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：CN120747631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510925897.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于残差感知和小波编码的胚胎发育阶段分类方法及系统是由张宇昂;刘晓洁;吴海萃;郑向伟;马传龙;杜文滨;赵珊珊;靳孝宾;胡云鹤设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于残差感知和小波编码的胚胎发育阶段分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于残差感知和小波编码的胚胎发育阶段分类方法及系统，属于胚胎发育阶段分类领域。方法包括：获取胚胎图像并进行预处理；对预处理后的胚胎图像进行分块操作，将分块后的图像数据输入至残差感知注意力模块中，提取胚胎图像的第一特征图；将第一特征图输入至小波位置编码模块中，提取包含频域信息的第二特征图；将第一特征图和第二特征图相加后输入到训练好的深度神经网络中，进行全局特征提取和编码，得到最终特征图；将最终特征图输入至分类器进行发育阶段分类，输出胚胎发育阶段的分类结果。有效克服下采样方法中空间信息丢失的问题，增强模型对频域信息的敏感性，提高了胚胎发育阶段分类的准确性。

本发明授权基于残差感知和小波编码的胚胎发育阶段分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于残差感知和小波编码的胚胎发育阶段分类方法，其特征在于，包括： 获取胚胎图像，对所述胚胎图像进行预处理，得到预处理后的胚胎图像； 对预处理后的胚胎图像进行分块操作，得到分块后的图像数据，将分块后的图像数据输入至残差感知注意力模块中，提取胚胎图像的第一特征图，具体的，对预处理后的胚胎图像进行下采样，得到下采样后的特征图；将下采样后的特征图分别输入残差感知注意力模块的通道注意力分支和空间注意力分支中，得到通道注意力特征和空间注意力特征；将所述通道注意力特征和空间注意力特征相乘，并通过跳跃连接与分块后的图像数据进行融合，得到胚胎图像的第一特征图； 将所述第一特征图输入至小波位置编码模块中，提取包含频域信息的第二特征图；具体的，分别利用小波位置编码模块的频率信息提取分支对第一特征图处理，得到融合频域信息的第一分支特征图；利用特征增强卷积分支对第一特征图处理，得到增强细节特征第二分支特征图；利用细节保留卷积分支对第一特征图处理，得到保持原始细节信息的第三分支特征图；对所述第一分支特征图和第二分支特征图通过逐元素乘法融合，得到融合特征图；将所述融合特征图与第三分支特征图通过逐元素加法进行融合，得到包含频域信息的第二特征图； 将所述第一特征图和第二特征图相加后输入到训练好的深度神经网络中，进行全局特征提取和编码，得到最终特征图； 将所述最终特征图输入至分类器进行发育阶段分类，输出胚胎发育阶段的分类结果。

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山东师范大学;山东中医药大学附属医院，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区文化东路88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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