上海市临床检验中心;瑄立(无锡)智能科技有限公司宋颖获国家专利权
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龙图腾网获悉上海市临床检验中心;瑄立(无锡)智能科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的血液疟原虫快速检测和辅助诊断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:CN120766281B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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:202510924723.9,技术领域涉及:G06V20/69;该发明授权一种基于深度学习的血液疟原虫快速检测和辅助诊断系统是由宋颖;诸佩超;李鑫;许春设计研发完成,并于2025-07-04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血液疟原虫快速检测和辅助诊断系统在说明书摘要公布了:本发明涉及医学检验领域,具体说是一种基于深度学习的血液疟原虫快速检测和辅助诊断系统。它包括:区域定位模块、图像预处理模块、检测器第一阶段训练模块、疟原虫第一阶段检测模块、图像增强模块、检测器第二阶段训练模块、疟原虫第二阶段检测模块、分类器训练模块、疟原虫分析模块和结果显示模块。通过上述方案,本发明解决了检测耗时长,易出现因疲劳和认知超载而导致人为错误的问题。
本发明授权一种基于深度学习的血液疟原虫快速检测和辅助诊断系统在权利要求书中公布了:1.一种基于深度学习的血液疟原虫快速检测和辅助诊断系统,其特征在于,包括: 区域定位模块,用于对低分辨率的血涂片图像进行目标区域的定位,获取目标区域的空间位置和高分辨率图像; 图像预处理模块,用于接收所述空间位置和高分辨率图像,对高分辨率图像进行预处理,得到用于训练的训练图像数据和待检测图像数据; 位置获取模块,用于接收所述训练图像数据进行训练,得到增强训练数据集,训练后的位置获取模块再接收待检测图像数据,检测获得并存储疟原虫感染红细胞的图像数据和疟原虫感染红细胞的位置信息; 类别获取模块,用于接收所述增强训练数据集进行训练,训练后的类别获取模块再接收疟原虫感染红细胞的图像数据,实现对疟原虫感染红细胞的分类,得到疟原虫感染红细胞的类别信息; 结果显示模块,用于接收高分辨率图像、疟原虫感染红细胞的位置信息和疟原虫感染红细胞的类别信息,在高分辨率图像上定位并分类疟原虫感染红细胞; 所述区域定位模块包括: S1.1:第一图像获取单元,用于获取由摄像设备拍摄的血涂片图像,预览图像以形成第一数据集; S1.2:双通道归一化单元,用于通过归一化方法消除第一数据集图像间的染色差异; S1.3:感知分割单元,用于通过自适应网格密度估计实现密度感知分割; S1.4:推片轨迹分析单元,用于根据感知分割单元得到的密度场估计确定血涂片推片方向; S1.5:单细胞层定位单元,用于根据密度场热力图以及推片轨迹确定单细胞层位于推片路径的后13至12处; S1.6:空间位置提取单元,用于根据血液边界及单细胞层分布确定待扫描区域位于单细胞层分布范围中以单细胞层区域血液边界为中心的1cm×1cm区域,输出1cm×1cm区域四个角点的空间坐标作为分析区域的位置信息,将位置信息反馈给扫描设备,扫描设备扫描高分辨率图像。
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