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龙图腾网获悉中南大学湘雅医院申请的专利一种面向骨髓巨核细胞自动检测与计数方法、系统及介质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：CN119763112B 。

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：202411883229.4，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种面向骨髓巨核细胞自动检测与计数方法、系统及介质是由张颖;姜志平;庄凌浩设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向骨髓巨核细胞自动检测与计数方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向骨髓巨核细胞自动检测与计数方法、系统及介质，本发明方法包括将骨髓涂片全景图像分割得到的局部图像进行细胞过滤提取细胞边界框集合；对细胞边界框集合主动样本选择生成指导掩模；在指导掩模的指导下进行样本主动筛选；基于主动筛选得到的图像样本预训练掩蔽自编码器MAE；将预训练好的掩蔽自编码器MAE的编码器权重导入基于掩蔽自编码器MAE的骨髓巨核细胞检测分类模型，并对骨髓巨核细胞检测分类模型进行端到端的训练以用于实现对目标域T的骨髓巨核细胞图像数据集的骨髓巨核细胞检测与计数。本发明旨在实现骨髓巨核细胞自动识别、解决骨髓巨核细胞类间不平衡问题，提高骨髓巨核细胞的分类精度和识别能力。

本发明授权一种面向骨髓巨核细胞自动检测与计数方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种面向骨髓巨核细胞自动检测与计数方法，其特征在于，包括下述步骤： S1，将由骨髓涂片全景图像分割得到的局部图像进行细胞过滤提取细胞边界框集合； S2，对细胞边界框集合进行主动样本选择以生成指导掩模； S3，在指导掩模的指导下对局部图像进行样本主动筛选； S4，基于主动筛选得到的图像样本预训练掩蔽自编码器MAE； S5，将预训练好的掩蔽自编码器MAE的编码器权重导入基于掩蔽自编码器MAE的骨髓巨核细胞检测分类模型，并对骨髓巨核细胞检测分类模型进行端到端的训练以用于实现对目标域T的骨髓巨核细胞图像数据集的骨髓巨核细胞检测与计数； 步骤S2包括： S2.1，将目标域T的骨髓巨核细胞图像数据集中的骨髓巨核细胞图像进行归一化处理； S2.2，将归一化处理后的细胞边界框集合中细胞边界框对应的感兴趣区域图像、目标域T的骨髓巨核细胞图像数据集中的骨髓巨核细胞图像分别使用共享参数的预训练的特征提取模型提取高维特征； S2.3，采用K-means聚类算法对高维特征进行聚类，并统计每个簇中包含的样本数量； S2.4，基于样本的密度动态计算距离阈值： ， 上式中，为距离阈值，下标表示第个簇，和分别表示簇内样本欧几里得距离的下限和上限，表示第个簇中的样本数量，表示所有簇中的最大样本数量； S2.5，针对各个簇基于距离阈值进行过滤，包括：在每个簇内，计算簇内每个样本与簇中心的欧几里得距离： ， 若样本与簇中心的欧几里得距离超出距离阈值，则将样本视为无效样本从当前簇中删除，得到过滤后的簇样本集合： ， 其中，表示第个簇的原始样本集合，表示第个簇经过过滤后的样本集合； S2.6，将各个簇经过过滤后的样本集合重新合并为一个经过过滤优化后的数据集： 其中，为经过过滤优化后的数据集，为聚类得到的簇的总数； S2.7，将经过过滤优化后的数据集指导掩蔽自编码器MAE生成掩膜的区域范围作为得到的指导掩模。

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