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龙图腾网获悉玖壹叁陆零医学科技南京有限公司申请的专利一种基于弱监督的细胞异常区域定位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：CN116342476B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310016164.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于弱监督的细胞异常区域定位方法是由狄峰;杨聂;马威;吴云松设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于弱监督的细胞异常区域定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于弱监督的细胞异常区域定位方法，包括采集细胞图像，形成训练集，并基于ResNet50神经网络模型对训练集数据进行预处理，基于预处理后的训练集对ResNet50神经网络模型进行训练，直至满足结束条件，得到训练后的ResNet50神经网络模型；将待定位的细胞图像输入训练后的ResNet50神经网络模型，输出异常细胞区域定位结果。相比于传统的人工异常细胞的筛查，本发明的异常细胞定位方法基于弱监督学习对训练集数据进行标注，避免全监督学习中对大量人工标注的需求，极大的降低训练集数据标注的门槛和时间，有效提高标注的效率，更好的实现神经网络模型的学习，改善训练效果，之后通过训练好的神经网络模型对异常细胞进行初筛，并将异常细胞区域在细胞学切片图像中标注出来，方便后续的复核。

本发明授权一种基于弱监督的细胞异常区域定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于弱监督的细胞异常区域定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集细胞图像，形成训练集； 基于ResNet50神经网络模型对训练集数据进行预处理； 基于预处理后的训练集对ResNet50神经网络模型进行训练，直至满足结束条件，得到训练后的ResNet50神经网络模型； 将待定位的细胞图像输入训练后的ResNet50神经网络模型，输出异常细胞区域定位结果； 所述采集细胞图像的过程为：对多个已知诊断结果的细胞学切片图像进行细胞定位和分割，记录每个细胞的位置，并将细胞学切片图像分割为多个图像块，使得每个图像块中仅保留一个细胞； 所述预处理的过程包括：为所有训练集中的细胞学切片图像选取代表该细胞学切片图像的图像块； 所述异常细胞区域定位的过程包括： 将待定位的细胞学切片图像进行细胞定位和分割，记录每个细胞的位置，并将细胞学切片图像分割为多个图像块，使得每个图像块中仅保留一个细胞； 将分割后的图像块输入训练好的ResNet50神经网络模型，根据ResNet50神经网络模型输出的图像块内细胞异常概率，当异常概率大于设定的阈值时，认为图像块为异常图像块； 根据异常图像块中细胞在待定位的细胞学切片图像中的定位，在待定位的细胞学切片图像中标注出所有异常细胞区域，完成细胞异常区域的定位； 所述细胞为宫颈细胞。

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