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龙图腾网获悉广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心)申请的专利一种基于微流控与AI图像识别的嗜碱性粒细胞活化检测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：CN120971302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511127750.X，技术领域涉及：G01N15/1434；该发明授权一种基于微流控与AI图像识别的嗜碱性粒细胞活化检测方法及系统是由孙宝清;杨清清;奚庆;于宝丹;黄志峰;谢承作设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于微流控与AI图像识别的嗜碱性粒细胞活化检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于微流控与AI图像识别的嗜碱性粒细胞活化检测方法及系统。该方法包括：将待测外周血样本注入含锥形微孔滤膜的微流控芯片装置富集嗜碱性粒细胞；在反应腔中加入预混干燥的CD63‑FITC和CD203c‑PE荧光标记抗体及过敏原刺激剂；37℃孵育后，通过数字显微成像系统获取512×512像素高分辨率图像；采用改进的目标检测模型识别活化细胞，该模型采用轻量化FasterNet主干网络和动态注意力机制，通过高斯核密度估计生成细胞活化热图，结合荧光强度加权计算活化指数并输出可视化报告。系统包括微流控芯片模块、荧光标记模块、温控孵育模块、图像采集模块、AI分析模块和人机交互模块。本发明实现了高灵敏度、高特异性的自动化检测，适用于过敏性疾病和血液病的临床诊断。

本发明授权一种基于微流控与AI图像识别的嗜碱性粒细胞活化检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于微流控与AI图像识别的嗜碱性粒细胞活化检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、将待测外周血样本注入微流控芯片装置，通过孔径6-8μm的锥形微孔滤膜结构富集嗜碱性粒细胞，所述微流控芯片装置包含样本注入端口、细胞富集区、预置冻干试剂的反应腔室和显微观察窗口； S2、在微流控芯片反应腔内加入预混干燥的CD63-FITC和CD203c-PE荧光标记抗体及过敏原刺激剂； S3、在37℃条件下孵育15-30分钟，使细胞充分活化； S4、采用数字显微成像系统获取嗜碱性粒细胞样本的512×512像素高分辨率图像； S5、通过改进的目标检测模型对图像中的活化嗜碱性粒细胞进行识别分类，所述模型采用轻量化主干网络并融合动态注意力机制，其中： 所述轻量化主干网络通过部分卷积操作选择性通道处理技术减少计算量至5.9GFLOPs以下； 所述动态注意力机制自动识别图像关键区域进行特征增强； S6、基于分类结果生成细胞活化热图并计算嗜碱性粒细胞活化指数，输出检测报告； 所述步骤S5中的改进目标检测模型为基于Transformer架构的轻量化检测模型，包括依次连接的以下模块： 特征提取模块：采用四级分层式FasterNet主干网络，每级包含：部分卷积层，用于选择性处理14输入通道，其余通道直接传递；反向残差块，通过1×1卷积实现通道扩展与特征交互；嵌入层，用于执行空间下采样与通道扩展；其中，所述特征提取模块的整体计算复杂度控制在5.9GFLOPs以下； 注意力优化模块：包括双向路由注意力机制，其由以下单元组成：动态窗口筛选单元，基于查询相关性选取前k个关键区域；稀疏注意力计算单元，仅处理筛选区域的注意力权重；GPU加速模块，采用密集矩阵乘法优化计算流程；所述注意力优化模块实现145FPS的实时推理速度； 多任务输出模块：包括：细胞定位分支，用于生成512×512分辨率的检测框及分割掩膜；活化分析分支，用于输出包含以下参数的分类热图：CD63+或CD203c+双阳性细胞占比、基于荧光强度的活化指数评分、异常活化细胞的空间分布热力图； 性能优化模块：包括：通道剪枝单元，用于压缩模型体积；混合精度计算单元，用于加速推理过程；ONNX运行时接口，用于实现跨平台部署能力； 所述模型通过迁移学习适配活化嗜碱性粒细胞识别任务，具体包括： 模型训练阶段：基于预训练的目标检测模型架构，采用医学显微图像数据集进行微调训练，所述数据集包含标注的活化嗜碱性粒细胞及其形态学特征，包括颗粒分布特征和细胞膜完整性特征； 特征提取阶段：通过FasterNet主干网络提取多尺度细胞特征；结合BRA模块的动态稀疏注意力机制，聚焦细胞活化区域的显著性特征，包括脱颗粒现象特征和膜突起特征； 输出优化阶段：调整输出层为目标类别检测与分类结果，所述目标类别包括活化嗜碱性粒细胞和非活化嗜碱性粒细胞；利用交并比阈值优化边界框定位精度，实现紧密相邻细胞簇的精确区分； 其中，所述FasterNet主干网络采用四级分层式结构，每级包含部分卷积层、反向残差块和嵌入层，整体计算复杂度控制在5.9GFLOPs以下；所述BRA模块包括动态窗口筛选单元、稀疏注意力计算单元和GPU加速模块，实现145FPS的实时推理速度。

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