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龙图腾网获悉重庆生物智能制造研究院申请的专利一种细胞自动检测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：CN115601307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211159811.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种细胞自动检测方法是由张成浩;王月;周忠娇;谢海琼设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种细胞自动检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像处理技术领域，具体涉及一种细胞自动检测方法，在YOLOV7的基础上使用了主动学习协同半监督学习的算法框架与采样策略，通过主动学习策略选择样本识别效果差的样本给人工专家进行标注，再根据半监督学习策略选择样本识别效果好的样本和生成的伪标签作为真实值扩充已标注样本；在选择策略中，针对具体分类场景，融合了伪标签的信息熵和相似度信息来计算伪标签的不确定性，相比其他机器学习方法，本发明的基于深度学习的YOLOV7目标检测框架能够更精确地检测与识别多种尺度大小以及各种形态视角的细胞，有效避免了传统细胞形态学算法在视角和细胞尺寸问题所造成的漏检和识别率低的状况。

本发明授权一种细胞自动检测方法在权利要求书中公布了：1.一种细胞自动检测方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1：采集大量细胞显微图像作为样本集，每张图片为一个样本； 步骤2：在所述样本集中选择少量样本并进行人工标注及定义，其中获得有标签的样本集为L集，剩余所有无标签的样本集为U集，初始为空的伪标签集为P集，初始为空的未标签样本侯选集为UP集，通过主动学习策略采集到的样本集为E集，半监督采样集为F集； 步骤3：将P、L、F数据集作为训练样本，通过YOLOV7目标检测模型训练半监督检测模型； 步骤4：判断F集是否为空，若是跳转至步骤11执行；若否，则继续向下执行； 步骤5：首先更新未标签样本侯选集UP＝UP∪F，然后清空F集中的所有样本，将半监督学习策略筛选的样本加入到UP集； 步骤6：通过YOLO模型和主动学习策略S1，从U集中选取s1个样本作为E集，进行人工标注，并更新U集，其中L＝L∪E，U＝UE； 步骤7：搭建FasterR-CNN模型，通过上一步骤扩充后的L集训练FasterR-CNN分类器，获得检测模型； 步骤8：通过步骤7中已训练的FasterR-CNN模型对未标签样本侯选集UP进行检测，获得预测结果label1； 步骤9：使用步骤3获得的YOLO模型，对UP集中的所有样本进行检测，获得预测结果label2； 步骤10：选取步骤8和步骤9这两个步骤中所获预测结果相同的样本，定义为p1集，并补充到伪标签集P集中去； 步骤11：根据步骤3获得的YOLO模型，结合半监督学习采样策略S2，从U集中查找s2个样本，供下一次训练YOLO模型使用； 步骤12：将U集更新为U＝UF； 步骤13：判断U集是否为空集，若是，程序结束；若不是，则回到步骤3继续运行。

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