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龙图腾网获悉珠海行知生物科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的肿瘤细胞图像提取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：CN120807494B 。

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：202511269673.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的肿瘤细胞图像提取方法及系统是由郑锴;罗秀玲;郑姝婧设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的肿瘤细胞图像提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的肿瘤细胞图像提取方法及系统，通过获取显微镜中的肿瘤细胞图像数据，对所述肿瘤细胞图像数据进行数据预处理；利用Retinex理论结合导向滤波消除所述初始肿瘤细胞图像数据中的切片不均匀光照，增强细胞核对比度；基于DCPM空洞卷积金字塔模块捕获多尺度细胞形态特征和利用SE压缩‑激励机制的轻量化模块强化细胞间拓扑关系；通过门控注意力机制动态加权融合双分支输出，基于连通域分析的粘连细胞分离算法计算所述特征肿瘤细胞图像的细胞质心距离约束，能够准确分离肿瘤粘连细胞。结合最小割算法和面积、形状约束条件，避免了过分割和欠分割问题。

本发明授权一种基于深度学习的肿瘤细胞图像提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的肿瘤细胞图像提取方法，其特征在于，所述肿瘤细胞图像提取方法包括以下步骤： 获取显微镜中的肿瘤细胞图像数据，对所述肿瘤细胞图像数据进行数据预处理，得到初始肿瘤细胞图像数据； 利用Retinex理论结合导向滤波消除所述初始肿瘤细胞图像数据中的切片不均匀光照，增强细胞核对比度，得到增强肿瘤细胞图像数据； 基于DCPM空洞卷积金字塔模块捕获多尺度细胞形态特征，利用SE压缩-激励机制的轻量化Transformer模块强化细胞间拓扑关系，轻量化Transformer模块设置8个注意力头，每个头的维度为64，将DCPM空洞卷积金字塔模块和轻量化Transformer模块作为网络的两个分支，建立DCPM-SE双分支特征融合网络模型； 将所述增强肿瘤细胞图像数据输入至所述DCPM-SE双分支特征融合网络模型中进行识别，通过门控注意力机制进行动态加权融合，将融合后的特征映射到对应的类别标签，得到特征肿瘤细胞图像； 基于连通域分析的粘连细胞分离算法计算所述特征肿瘤细胞图像的细胞质心距离约束，得到目标肿瘤细胞图像。

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