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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于改进单阶段的骨髓血细胞目标识别与计数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：CN121599982B 。

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：202610122227.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进单阶段的骨髓血细胞目标识别与计数方法是由宋举鹏;崔红花;吴翾;周柚设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进单阶段的骨髓血细胞目标识别与计数方法在说明书摘要公布了：本发明具体公开了一种基于改进单阶段的骨髓血细胞目标识别与计数方法，涉及医学图像处理技术领域。该方法步骤为：S1、图像采集与数据准备；S2、数据集的构建及预处理，并将预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集；S3、构建改进的单阶段目标识别模型初始模型；S4、使用训练集和验证集对所述初始模型进行训练，得到骨髓血细胞目标识别与计数模型；S5、采用骨髓血细胞目标识别与计数模型对测试集图像中的骨髓血细胞进行识别与定位，输出细胞类别和目标框坐标，并根据目标框数量实现计数。本发明解决了骨髓细胞尺度变化大带来的检测难题，提高了分类精度，实现了骨髓血细胞目标识别与计数的高精度与高速度的统一。

本发明授权一种基于改进单阶段的骨髓血细胞目标识别与计数方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进单阶段的骨髓血细胞目标识别与计数方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤S1、图像采集与数据准备：采用高分辨率的电子显微镜，在100×放大倍率下，借助骨髓细胞形态学检查系统，采集经标准瑞士染色法处理的骨髓粒细胞涂片全域图像数据； 步骤S2、数据集的构建及预处理，并将预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集； 步骤S3、构建改进的单阶段目标识别模型的初始模型，所述初始模型包含一个具有多尺度特征融合机制BiFPN和混合注意力机制模块CBAM的核心网络结构； 步骤S4、使用训练集和验证集对所述初始模型进行训练，得到骨髓血细胞目标识别与计数模型； 步骤S5、采用骨髓血细胞目标识别与计数模型对测试集图像中的骨髓血细胞进行识别与定位，输出细胞类别和目标框坐标，并根据目标框数量实现计数； 在步骤S2中，数据集的构建的具体步骤如下： 步骤S21、选取视野区域内大于200个细胞单位的图像作为有效样本，并保留分布在图像边缘的细胞样本； 步骤S22、采用三位血液专家交叉验证和投票计数机制，对有效样本中的血细胞进行类别标注，生成初始数据集； 步骤S23、对初始数据集进行预处理，包括图像旋转、剪切、缩放、翻转、混合、填充0像素、拼接，对初始数据集进行扩充； 在步骤S23中，通过数据增强Mosaic形成新的合成图像样本，具体步骤如下： 步骤S231、从数据集中随机选取四张不同的图像进行随机拼接； 步骤S232、随机选择其中一个目标框，并将目标框从原始图像中的位置调整到新合成图像中的新坐标； 步骤S233、对新合成图像进行缩放和裁剪操作，确保目标框在新图像中完全可见并调整到正确大小； 步骤S234、将新的合成图像作为新样本，调整后的目标框位置和尺寸作为标签，更新数据集。

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