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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种病理图像细胞群体特征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：CN119495095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202411536715.9，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种病理图像细胞群体特征提取方法及系统是由孔艳设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种病理图像细胞群体特征提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种病理图像细胞群体特征提取方法及系统，其中方法包括以下步骤：获取病理图像；将病理图像输入细胞核分割模型，得到细胞核分割结果；基于细胞核分割结果对病理图像进行裁剪，获取病理图像中每一个细胞的细胞图像；将细胞图像输入基于对比学习的细胞特征提取模型，获取每一细胞的特征及细胞位置信息；将所有细胞的特征集合及对应细胞位置信息输入基于对比学习的群体特征提取模型，获取细胞群体特征，其中，群体特征提取模型在训练过程中通过在病理图像内部随机选择不同大小、任意旋转角度的矩形区域来生成对比学习的正样本。与现有技术相比，本发明具有鲁棒性好、泛化能力和可解释性强等优点。

本发明授权一种病理图像细胞群体特征提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种病理图像细胞群体特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取病理图像； 将病理图像输入细胞核分割模型，得到细胞核分割结果； 基于细胞核分割结果对病理图像进行裁剪，获取病理图像中每一个细胞的细胞图像； 将细胞图像输入基于对比学习的细胞特征提取模型，获取每一细胞的特征及细胞位置信息； 将所有细胞的特征集合及对应细胞位置信息输入基于对比学习的群体特征提取模型，获取细胞群体特征，其中，所述群体特征提取模型在训练过程中通过在病理图像内部随机选择不同大小、任意旋转角度的矩形区域来生成对比学习的正样本； 其中，所述群体特征提取模型的正样本生成方法具体为：假设在一张原始图像中随机选择的一个局部图像在完全随机的条件下计算得到的群体特征近似等于整张原始图像计算得到的群体特征，在病理图像内部随机的位置选定一个预设大小的方形区域，该方形区域上方的两个顶点的位置在整体图像内位置随机，裁切方形区域，并将方形区域内细胞的原始坐标位置变换为新的方形区域内的相对坐标位置，保留细胞的影像特征不变，构造参与对比学习训练的正样本。

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