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龙图腾网获悉南方医科大学申请的专利一种慢性肾病电镜图像的电子致密物识别方法及装置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：CN115908312B 。

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：202211438423.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种慢性肾病电镜图像的电子致密物识别方法及装置是由梁莉;马鹏程;黄向生;邱伟豪;罗嘉胤;宋安迪设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种慢性肾病电镜图像的电子致密物识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种慢性肾病电镜图像的电子致密物识别方法及装置，通过获取若干张已标注的慢性肾病电镜病理图像，并基于预设的深度网络架构进行模型训练，获得电子致密物识别模型，使得在获取慢性肾病的待测电镜图像时，能够将待测电镜图像输入到电子致密物识别模型中进行电子致密物区域的识别，实现了慢性肾病电镜图像的电子致密物的自动识别。本发明运用了深度学习模型对慢性肾病电镜图片的病理特征进行学习，缩短了肾活检电镜图片识别时间，大大提高了慢性肾病电镜图像的电子致密物的识别效率，有利于辅助诊断免疫复合物型肾脏疾病，提高诊断效率，扩大电镜的使用范围。

本发明授权一种慢性肾病电镜图像的电子致密物识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种慢性肾病电镜图像的电子致密物识别方法，其特征在于，包括： 获取若干张慢性肾病电镜病理图像；其中，所述慢性肾病电镜病理图像为已标注电子致密物位置特征的图像； 利用若干张所述慢性肾病电镜病理图像对预设的深度网络架构进行模型训练，获得电子致密物识别模型；其中，所述利用若干张所述慢性肾病电镜病理图像对预设的深度网络架构进行模型训练，获得电子致密物识别模型，包括：所述预设的深度网络架构包括：编码器、第一解码器、第二解码器和深度网络结构；按照预设的样本数从若干张所述慢性肾病电镜病理图像中提取若干张样本图像；将每张所述样本图像输入至编码器中，提取获得每张所述样本图像的若干层初始特征，并通过预设的拼接操作，获得每张所述样本图像的全局特征；将每张所述样本图像的全局特征输入至第一解码器中，通过预设的门控机制，获得每张所述样本图像的第一解析特征；将每张所述样本图像的第一解析特征输入至第二解码器中，通过预设的注意监督机制，获得每张所述样本图像的第二解析特征；将每张所述样本图像的第一解析特征和第二解析特征输入至深度网络结构中进行训练，获得所述电子致密物识别模型； 在获取慢性肾病的待测电镜图像时，通过所述电子致密物识别模型识别所述待测电镜图像的电子致密物区域。

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