买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉武汉互创联合科技有限公司;郑州大学第三附属医院(河南省妇幼保健院)申请的专利一种面向混合噪声的精子头部分类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：CN121259822B 。

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：202511819131.7，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种面向混合噪声的精子头部分类方法及系统是由张建瑞;管一春;胡继君;彭松林设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向混合噪声的精子头部分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向混合噪声的精子头部分类方法及系统，所述方法包括：构建联合去噪与分类的精子头部图像分类模型；获取包含多个标注源的标注信息的精子头部图像数据集；将每个标注源作为一个独立的学习任务，进行多任务学习训练；将待评估的精子头部图像输入训练好的所述精子头部图像分类模型，获得精子头部分类结果。本发明采用多任务学习的方式，将不同标注源的标注信息作为独立任务输入模型进行训练，并根据样本的不确定性和类别频率分布对样本进行加权处理，在保留全部标注信息的同时弱化高不确定性样本对模型训练的干扰，从而在存在标签噪声、图像噪声的情况下，显著提升精子头部分类模型的准确性与鲁棒性。

本发明授权一种面向混合噪声的精子头部分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向混合噪声的精子头部分类方法，其特征在于：所述方法包括： 步骤S1：构建联合去噪与分类的精子头部图像分类模型，所述精子头部图像分类模型包括依次连接的图像去噪模块、特征提取模块和分类模块； 步骤S2：获取包含多个标注源的标注信息，每个标注源的标注信息代表对精子头部进行分类的一种标注视角；将每个标注源的标注信息作为一个独立的学习任务，对所述精子头部图像分类模型进行多任务学习训练；所述多任务学习训练采用的总损失函数至少包括多任务分类损失，所述多任务分类损失用于最小化各独立任务对应的模型预测结果与其对应标注源标注信息之间的加权交叉熵损失； 步骤S3：将待评估的精子头部图像输入训练好的所述精子头部图像分类模型，获得对应于各独立任务的预测结果，融合所述各独立任务的预测结果，得到最终精子头部分类结果； 步骤S1中所述精子头部图像分类模型在所述图像去噪模块和特征提取模块之间设置有显著性建模模块，所述显著性建模模块用于将经过所述图像去噪模块处理后的图像划分为若干非重叠图像块，通过浅层神经网络计算各图像块的显著性得分，并以显著性得分为权重对嵌入特征进行加权调制，以增强对精子头部区域的关注度并抑制背景干扰； 所述特征提取模块采用基于VMamba的网络架构，所述VMamba的网络架构包括多层串联的VSS模块，每个VSS模块包括空间选择性三维操作、深度可分离卷积以及残差连接机制； 所述多任务分类损失的表达式为： ； ； ； ； 式中，表示精子样本的总数；表示精子头部类型的总数；表示标注源的数量；表示在第个标注源在第个样本上的样本权重；表示第个标注源在第个样本的标注标签为c时取1，否则取0；表示样本的预测概率，表示第个样本，表示第j个标注源独立分支对应的参数；表示对应类别的频率；表示第个样本的不一致性；表示第个样本标注为第c类的频率分布；表示惩罚系数；表示第个样本标注为第c类的数量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉互创联合科技有限公司;郑州大学第三附属医院(河南省妇幼保健院)，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市洪山区邮科院路88号烽火创新谷5号楼3楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。