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龙图腾网获悉青岛大学申请的专利一种巨噬细胞内碳颗粒定量检测方法及系统、计算机设备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：CN115249358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202111667582.5，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种巨噬细胞内碳颗粒定量检测方法及系统、计算机设备是由魏潇然;郑玉新;王胜科;唐晓文设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种巨噬细胞内碳颗粒定量检测方法及系统、计算机设备在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术领域，公开一种巨噬细胞内碳颗粒定量检测方法，包括以下步骤：通过目标检测网络对巨噬细胞图片进行识别，获得巨噬细胞；根据获得的巨噬细胞，通过颜色识别算法定量计算碳颗粒在巨噬细胞内的面积占比；对碳颗粒在巨噬细胞内的面积占比进行统计分析，获得巨噬细胞内碳颗粒定量结果。本申请实施例基于深度学习网络算法和二值化方法实现了从识别巨噬细胞，到定量统计碳颗粒在巨噬细胞内占比的功能。本申请实施例还公开了一种巨噬细胞内碳颗粒定量检测系统、计算机设备。

本发明授权一种巨噬细胞内碳颗粒定量检测方法及系统、计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种巨噬细胞内碳颗粒定量检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过目标检测网络对巨噬细胞图片进行识别，获得巨噬细胞，包括：导入巨噬细胞图片；采用特征提取网络进行巨噬细胞图片的特征提取；RPN网络的滑动窗口在每张巨噬细胞图片中移动，每个特征像素对应的原始图像位置生成15个锚，大小为8,16,32,64,132，宽高比为0.5,1,2；然后将锚输入到大小为1*1的回归类层中，确定类别和位置；最后，用非极大值抑制算法调整锚的位置，最终选定的锚被认定为感兴趣区域的候选框，获得巨噬细胞掩膜图片；将巨噬细胞掩膜图片输入头部网络，头部网络包括分割网络、边框回归和区域分类三个分支，完成对边界框的分类和回归并且分割出掩膜结果，输出巨噬细胞掩膜图片特征数据；对巨噬细胞掩膜图片特征数据进行实时分析，执行目标检测，获得巨噬细胞； 根据获得的巨噬细胞，通过颜色识别算法定量计算碳颗粒在巨噬细胞内的面积占比，包括：将单个巨噬细胞图像依次进行图像分割和二值化处理，区分出碳颗粒和巨噬细胞；将单个巨噬细胞的掩模进行处理，采用逐像素遍历的方法计算出巨噬细胞的像素占比，并定义为巨噬细胞的相对面积；根据逐像素遍历的方法计算出碳颗粒的像素占比，并定义为碳颗粒的相对面积；根据巨噬细胞和碳颗粒的相对面积计算出碳颗粒在巨噬细胞内的面积占比；所述将单个巨噬细胞图像依次进行图像分割和二值化处理的步骤，具体包括： 将图片分为若干小块区域，然后在局部区域内进行像素分析，将图片分为对比度高分辨区域和对比度低分辨率区域； 对于对比度高分辨区域，将图像中每个像素的坐标记录为x,y，以该像素为中心的一个w*w大小的窗口，该窗口内的像素灰度平均值为mx,y，标准差为sx,y，针对该像素的局部阈值Tx,y： Tx,y＝mx,y[1+ksx,yR-1] 其中R为设定值，k的取值范围为[0.2,0.5]，Tx,y受mx,y和sx,y调整； 对于对比度低分辨率区域，将像素划分为0，然后采用如下公式计算： Tx,y＝mx,y[1+pe-qmx,y+ksx,yR-1]， p、q、k、e为设定值； 对碳颗粒在巨噬细胞内的面积占比进行统计分析，获得巨噬细胞内碳颗粒定量结果。

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