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龙图腾网获悉长春中医药大学申请的专利一种基于深度学习的血细胞检测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：CN121214087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511773916.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的血细胞检测方法是由马驷超;张守琳;王宏安;冯冠宇;包亚丽;李玉鹏设计研发完成，并于2025-11-28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细胞检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的血细胞检测方法，属于医疗图像处理技术领域。包括：获取血细胞数据集，并进行数据增强处理和数据标注；标注后的血细胞数据集输入BC‑YOLO11n网络进行训练，得到用于血细胞检测的权重文件；获取血细胞检测图像，去除图像中的噪声信息，并锐化细节特征；加载训练后的权重文件对血细胞检测图像进行检测，识别并分类不同类型的血细胞；将检测到的每个血细胞根据其类型保存到对应的文件夹；统计每个文件夹中的图像数量，计算出每种类型血细胞的浓度；根据预设浓度范围以及每种类型血细胞的浓度判断检测对象的血常规是否正常。通过本发明，能够高效、实时、精确检测血细胞，缩短检测时间，提高检测精度和效率。

本发明授权一种基于深度学习的血细胞检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的血细胞检测方法，其特征在于，包括： 获取血细胞数据集，并对所述血细胞数据集进行数据增强处理和数据标注； 标注后的血细胞数据集输入BC-YOLO11n网络进行训练，得到用于血细胞检测的权重文件； 获取血细胞检测图像，去除图像中的噪声信息，并锐化细节特征； 加载训练后的权重文件对处理后的血细胞检测图像进行检测，识别并分类不同类型的血细胞，分类的血细胞类型包括血小板、白细胞和红细胞； 将检测到的每个血细胞根据其类型保存到对应的文件夹； 统计每个文件夹中的图像数量，根据统计结果计算出每种类型血细胞的浓度； 根据预设浓度范围以及所述每种类型血细胞的浓度判断对应检测对象的血常规是否正常； 所述BC-YOLO11n网络基于YOLO11n进行改进，改进内容包括： 在DETECT层之前加入三个EAB模块，并使用CFFM模块替换网络Neck部分的原有的Concat模块； 其中，所述CFFM模块接收两个输入，如果两个输入的通道数不同，则使用1*1的卷积操作对其中一个进行调整，使两个输入的通道数相同，调整后的两个输入在通道维度进行拼接，再经过SE_Attention模块通过全局池化生成通道注意力权重，对输入特征图的每个通道进行加权，输出的特征向量表示为：；式中，表示CFFM模块输出的特征向量；、是CFFM模块接收的两个输入；表示特征图的连接；、是基于拼接特征，由注意力机制生成的加权系数张量； 所述EAB模块接收两个输入，通过1*1的卷积操作，将通道数调整为hidc，再使用卷积核大小为3x3，组数为4的分组卷积，将通道调整后的两个输入进行逐元素相加，将通道数调整为ouc。

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