买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东师范大学;山东第一医科大学(山东省医学科学院)申请的专利基于残差网络和空洞卷积的宫颈细胞核图像分割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：CN115564746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202211282322.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于残差网络和空洞卷积的宫颈细胞核图像分割方法及系统是由岳伟伟;丁艳静;李庆华设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于残差网络和空洞卷积的宫颈细胞核图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于残差网络和空洞卷积的宫颈细胞核图像分割方法及系统，通过复用依次卷积的低层特征提取网络，通过将低层的特征信息添加到高层信息中，低层信息和高层信息优劣互补，提高较多细节信息底层特征层的利用率，增强了网络对细胞的学习能力。

本发明授权基于残差网络和空洞卷积的宫颈细胞核图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于残差网络和空洞卷积的宫颈细胞核图像分割方法，其特征在于，包括： 获取宫颈细胞图像并进行预处理，将经过预处理后的宫颈细胞图像划分为训练集和测试集； 构建分割模型，所述分割模型包括复用依次卷积的特征提取网络和实例分割网络；所述复用依次卷积的特征提取网络用于将底层特征信息添加到高层特征信息中； 利用所述训练集的宫颈细胞图像训练所述分割模型，得到训练好的分割模型； 利用所述测试集中的宫颈细胞图像输出至训练好的分割模型中，输出分割结果； 所述复用依次卷积的特征提取网络以Resnet残差网络为骨干网络，将经过预处理后的宫颈细胞图像经过压缩后的特征图C1分别经过三个卷积块进行卷积处理，得到特征图C1C2、特征图C1C3、特征图C1C4; 将特征图C1分别经过2次、3次、4次和5次压缩后得到特征图C2、特征图C3、特征图C4、特征图C5; 将特征图C5进行卷积得到特征图P5，特征图P5经过最大池化操作后得到特征图P6； 将特征图C5进行卷积、上采样后与特征图C4、特征图C1C4累加得到特征图P4; 将特征图P4上采样后与特征图C3、特征图C1C3累加，再进行256通道卷积后得到特征图P3； 将特征图P3上采样后与特征图C2、特征图C1C2累加，得到特征图P2； 基于上述P2、P3、P4、P5、P6构建的特征金字塔网络，以实现多尺度的融合； 所述实例分割网络以骨干网络和特征金字塔网络作为主干网路，通过在特征金字塔网络P2,P3,P4,P5,P6的最后一层添加空洞卷积。

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;山东第一医科大学(山东省医学科学院)，其通讯地址为：250014 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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。