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龙图腾网获悉武汉大学人民医院(湖北省人民医院)申请的专利具有磁控功能的空腔脏器细胞采集装置及存储介质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：CN116616827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310639036.3，技术领域涉及：A61B10/02；该发明授权具有磁控功能的空腔脏器细胞采集装置及存储介质是由吴练练设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本具有磁控功能的空腔脏器细胞采集装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种具有磁控功能的空腔脏器细胞采集方法、存储介质及装置，涉及图像处理技术领域，该方法包括获取磁体在目标位置的力学数据和位移数据；根据位移数据，获取磁体的运动表征值，并基于受力表征值和运动表征值，得到多个预警值；获得磁体控制器的电流上限值，根据受力表征值和运动表征值，获得磁体控制器的实时速度提示信息；对目标位置的黏膜进行多个预设属性的特征提取，得到多个预设属性所对应的特征量化值；基于分类模型，并根据多个预设属性对应的特征量化值，得到识别结果；基于对抗生成网络模型，并结合识别结果、标准空腔脏器结构和多个预设属性对应的特征量化值，得到目标位置的结构。本发明能够有效实现空腔脏器的采集。

本发明授权具有磁控功能的空腔脏器细胞采集装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种具有磁控功能的空腔脏器细胞采集装置，其特征在于，包括： 获取模块，其用于获取磁体在目标位置的力学数据和位移数据，并根据力学数据获取磁体的接触面的受力表征值； 确定模块，其用于根据位移数据，获取磁体的运动表征值，并基于受力表征值和运动表征值，得到多个预警值； 提示模块，其用于基于得到的多个预警值，获得磁体控制器的电流上限值，根据受力表征值和运动表征值，获得磁体控制器的实时速度提示信息； 量化模块，其用于基于受力表征值、位移数据和运动表征值，对目标位置的黏膜进行多个预设属性的特征提取，得到多个预设属性所对应的特征量化值； 分类模块，其用于基于分类模型，并根据多个预设属性对应的特征量化值，得到识别结果； 执行模块，其用于基于对抗生成网络模型，并结合识别结果、标准空腔脏器结构和多个预设属性对应的特征量化值，得到目标位置的结构； 其中，所述预警值包括为磁控力大小预警值和黏膜损伤范围预警值； 基于磁体在目标位置的径向力和径向位移，当黏膜拉伸达到损伤阈值时，此时的磁控力值为磁控力大小预警值，黏膜拉伸后的面积为黏膜损伤范围预警值； 其中，通过磁控力大小预警值得到磁体控制器的电流上限值； 通过磁体的切向速度得到磁体控制器的实时速度提示信息； 其中，对于磁控力大小预警值和黏膜损伤范围预警值的确定，具体包括： 获取目标位置磁体接触面半径，磁体从刚接触黏膜表面到受到磁控力吸引使消化道内壁发生局部拉伸时的移动距离，以及此时的法向作用力； 基于此时的法向作用力、目标位置磁体接触面半径，计算确定黏膜局部拉伸量，并当计算确定的黏膜局部拉伸量大于或等于阈值时，此时计算确定的黏膜局部拉伸量即为磁控力大小预警值； 基于目标位置磁体接触面半径、磁体从刚接触黏膜表面到受到磁控力吸引使消化道内壁发生局部拉伸时的移动距离、黏膜局部拉伸量，计算得到黏膜拉伸后长度，基于黏膜拉伸后长度计算得到黏膜损伤范围预警值； 其中，根据磁控力大小预警值与表征系数间乘积确定磁体控制器的电流上限值； 其中， 所述力学数据为消化内壁对磁体的反作用力； 所述位移数据为磁体的实际运动轨迹； 其中， 所述受力表征值为磁体表面所受的法向作用力，以及平行于磁体表面的切向作用力； 所述运动表征值包括磁体沿垂直于磁体表面方向的法向位移，以及磁体的切向速度； 所述切向速度根据磁体的运动轨迹与时间的导数得到； 其中， 所述预设属性包括黏膜蠕动频率属性、黏膜蠕动高度属性、黏膜蠕动位置属性和黏膜曲率属性； 所述对目标位置的黏膜进行多个预设属性的特征提取，得到多个预设属性所对应的特征量化值，具体步骤包括： 将在预设时间段内目标位置处磁体径向力最大值和最小值间的差值，与时间差的比值，确定为黏膜蠕动频率特征量化值； 将在预设时间段内目标位置处磁体径向力最大值出现位置和径向力最小值出现位置间的差值，与时间差的比值，确定为黏膜蠕动高度特征量化值； 将在预设时间段内目标位置处磁体径向力平均值出现位置与时间差的比值，确定为黏膜蠕动位置特征量化值； 将在预设时间段内目标位置处磁体实际运动轨迹的曲率与时间差的比值，确定为黏膜曲率特征量化值； 其中，所述特征量化值包括黏膜蠕动频率特征量化值、黏膜蠕动高度特征量化值、黏膜蠕动位置特征量化值和黏膜曲率特征量化值； 其中， 所述分类模型包括特征拟合子网络和分类子网络； 所述基于分类模型，并根据多个预设属性对应的特征量化值，得到识别结果，具体步骤包括： 采用特征拟合子网络对多个预设属性对应的特征量化值进行拟合处理，得到判定系数； 基于得到的判定系数，采用分类子网络进行分析，得到识别结果； 其中，所述识别结果为在上消化道进行细胞采集时，识别到的食管、贲门、胃体、胃窦，在下消化道进行细胞采集时，识别到的直肠、乙状结肠、横结肠，以及在其它他空腔脏器中进行细胞采集时，识别到的部位。

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