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龙图腾网获悉中国人民解放军空军军医大学申请的专利基于人工智能的动物胚胎分级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：CN121505661B 。

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：202610042496.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于人工智能的动物胚胎分级方法及系统是由武雁;范婕铭设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的动物胚胎分级方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别与处理技术领域，具体的说是基于人工智能的动物胚胎分级方法及系统，解决现有技术主观性强、特征提取不全、泛化差问题。系统包括：图像采集、预处理、特征提取、模型训练、分级输出。方法通过采集、预处理、特征提取、模型训练、分级输出实现分级。本发明精准捕捉多物种胚胎特征，分级准确率提高，处理高效，适配规模化育种，提升胚胎移植孵化成功率。

本发明授权基于人工智能的动物胚胎分级方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的动物胚胎分级系统，其特征在于，包括： 图像采集模块，用于通过多模态成像设备采集不同物种动物胚胎发育过程中的动态图像序列，所述动态图像序列包含明场图像和相差图像，选配偏振光图像或红外图像，所述多模态成像设备根据动物物种调整物镜放大倍数，所述图像采集模块包括适配不同物种的恒温培养单元； 预处理模块，用于对所述动态图像序列进行预处理，包括采用SIFT特征点匹配算法对齐同一时间节点多模态图像的配准单元、采用自适应高斯滤波与中值滤波结合的方法去除物种特异性图像噪声的噪声抑制单元、采用物种自适应加权融合算法，为不同模态图像所分配的权重通过以胚胎关键结构识别准确率为损失函数的深度学习模型自适应学习的融合单元，输出标准化图像数据； 特征提取模块，用于分割标准化图像数据中的胚胎区域并提取特征，包括采用含空洞卷积加空间注意力机制的改进型U-Net网络用于提升动物胚胎微小结构分割精度的图像分割单元、通过形态学分析算法计算静态形态特征和通过时序差分算法计算动态时序特征的特征计算单元；所述静态形态特征包括卵裂球数量、均匀度、圆度、碎片面积占比、囊胚腔扩张等级、内细胞团形态参数、滋养层细胞排列参数；动态时序特征包括相邻卵裂时间间隔、形态变化速率、囊胚腔扩张速率、卵裂同步性； 模型训练模块，用于构建并训练基于ResNet与Transformer的混合深度学习模型，所述混合深度学习模型嵌入通道注意力机制与时序注意力机制，重点关注内细胞团、滋养层区域及物种特异性特征，采用物种多样化数据集训练； 分级输出模块，用于将静态与动态联合特征输入训练好的混合深度学习模型，输出动物胚胎Ⅰ-Ⅳ级质量等级、置信度评分及异常提示，所述分级输出模块内置物种自适应置信度阈值，通过声光报警或界面弹窗输出异常提示。

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