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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于CLIP的开集类器官定位识别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：CN115937586B 。

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：202211567341.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于CLIP的开集类器官定位识别方法是由李豪;俞容山;林雅婷;肖旭设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CLIP的开集类器官定位识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CLIP的开集类器官定位识别方法，包括以下步骤：S1、获取类器官数据，并对其进行预处理；S2、基于CLIP模型搭建端到端的定位识别模型；S3、将预处理后的类器官数据送入定位识别模型中进行推理；S4、将推理结果还原至原图像上，再进行非极大值抑制处理，实现类器官的定位识别；本发明将CLIP模型引入类器官定位识别任务中，使得原有的Faster‑RCNN定位识别模型在保留端到端、高精度等优点的前提下，在训练及推理阶段不需要人为的特异化设计，可兼顾模型性能，提升算法效率，可以在保证对于已知类别数据的定位识别性能的同时，对未知类别数据也具有一定的定位识别能力，即有助于新型类别的定位识别，提高了模型的泛化能力。

本发明授权一种基于CLIP的开集类器官定位识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CLIP的开集类器官定位识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取类器官数据，并对其进行预处理； 步骤S1的具体过程为： S11、以类器官中的角膜缘干细胞为代表数据，获取类器官中的干细胞图像数据，所述干细胞包括holoclone、meroclone及paraclone三类，将类别为holoclone和meroclone的两类数据定义为基础类数据记为DB，将类别为paraclone的数据定义为新类数据记为DN； S12、定义整张原始图像数据为D，将整张图像D按照896x896像素的大小进行切片后得到图像块数据；其中，所述切片的方式为：确定某一已标注的细胞数据位置，以此细胞被包含在内为前提，随机生成大小为896x896的图片块，并将完全包含在此图块中的其余细胞一并记录相对位置坐标，由此生成一组训练图像数据Dtrain，要求训练数据Dtrain中仅包含有DB类别数据； S2、基于CLIP模型搭建端到端的定位识别模型； 步骤S2中所述定位识别模型由检测模块和蒸馏模块构成；所述检测模块由一个主干网络、若干卷积层及一个全连接层构成；所述蒸馏模块与检测模块共享同一个主干网络，同时在主干网络上另外连接新的若干卷积层及一个全连接层； 步骤S2中所述定位识别模型的数据处理过程为： S21、对于图像数据，将步骤S1中所处理生成的图像数据Dtrain作为训练标注数据送入蒸馏模块得到图像特征R1，将图像数据Dtrain送入检测模块得到图像特征R2；再将图像数据Dtrain通过预训练CLIP模型的图像特征编码模块进行编码，得到CLIP图像特征I； S22、对于文本数据，将holoclone、meroclone及paraclone三类标签各自替换为其对应的具体文本描述，通过预训练CLIP模型的文本特征编码模块进行编码，得到CLIP文本特征B；训练过程中只会用到holoclone、meroclone二类标签的文本特征，推理过程中则会用到上述三类标签的文本特征； S23、将图像特征R1与图像特征I采用L1Loss损失函数进行蒸馏优化，其损失函数为： 其中，N为模型生成特征向量的维度，取为512，j的取值范围为1～N； S24、将图像特征R2与文本特征B做余弦相似度对比得到相似度y'，再采用交叉熵函数进行分类优化；其中，记余弦相似度为y'，真值one-hot标签数据为y，损失函数为： S3、将预处理后的类器官数据送入定位识别模型中进行推理； S4、将推理结果还原至原图像上，再进行非极大值抑制处理，实现类器官的定位识别。

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