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龍圖騰網(wǎng)恭喜艾克發(fā)(北京)生物技術(shù)有限公司申請的專利基于模型微調(diào)的細(xì)胞圖像識別方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119478940B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510066339.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/69；該發(fā)明授權(quán)基于模型微調(diào)的細(xì)胞圖像識別方法及系統(tǒng)是由彭作富;加赟;張文盼設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于模型微調(diào)的細(xì)胞圖像識別方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于模型微調(diào)的細(xì)胞圖像識別方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取包括有細(xì)胞圖像的待識別圖像；將所述待識別圖像輸入至訓(xùn)練好的細(xì)胞清晰度識別模型，以得到對應(yīng)的細(xì)胞清晰度；將所述待識別圖像輸入至訓(xùn)練好的細(xì)胞存在區(qū)域識別模型，以得到對應(yīng)的存在細(xì)胞區(qū)域圖像；將所述存在細(xì)胞區(qū)域圖像以及所述細(xì)胞清晰度，輸入至訓(xùn)練好的細(xì)胞分類模型中，得到對應(yīng)的多個細(xì)胞區(qū)域和對應(yīng)的細(xì)胞類型；所述細(xì)胞清晰度識別模型、所述細(xì)胞存在區(qū)域識別模型和所述細(xì)胞分類模型基于聯(lián)合訓(xùn)練和微調(diào)得到。可見，本發(fā)明能夠充分利用清晰度因素和先驗(yàn)區(qū)域識別來精確識別圖像中的細(xì)胞區(qū)域和類型，提高細(xì)胞識別的精度和效率。

本發(fā)明授權(quán)基于模型微調(diào)的細(xì)胞圖像識別方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于模型微調(diào)的細(xì)胞圖像識別方法，其特征在于，所述方法包括：獲取包括有細(xì)胞圖像的待識別圖像；將所述待識別圖像輸入至訓(xùn)練好的細(xì)胞清晰度識別模型，以得到對應(yīng)的細(xì)胞清晰度；將所述待識別圖像輸入至訓(xùn)練好的細(xì)胞存在區(qū)域識別模型，以得到對應(yīng)的存在細(xì)胞區(qū)域圖像；將所述存在細(xì)胞區(qū)域圖像以及所述細(xì)胞清晰度，輸入至訓(xùn)練好的細(xì)胞分類模型中，得到對應(yīng)的多個細(xì)胞區(qū)域和對應(yīng)的細(xì)胞類型；所述細(xì)胞清晰度識別模型、所述細(xì)胞存在區(qū)域識別模型和所述細(xì)胞分類模型基于聯(lián)合訓(xùn)練和微調(diào)得到；所述細(xì)胞清晰度識別模型、所述細(xì)胞存在區(qū)域識別模型和所述細(xì)胞分類模型基于同一訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練得到；所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中包括有多個訓(xùn)練圖像和對應(yīng)的細(xì)胞區(qū)域標(biāo)注、細(xì)胞類型標(biāo)注和細(xì)胞清晰度標(biāo)注；所述細(xì)胞清晰度識別模型、所述細(xì)胞存在區(qū)域識別模型和所述細(xì)胞分類模型通過以下步驟訓(xùn)練得到：將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入至所述細(xì)胞清晰度識別模型和所述細(xì)胞存在區(qū)域識別模型進(jìn)行訓(xùn)練直至兩者的第一預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到預(yù)設(shè)的第一準(zhǔn)確率閾值；對所述細(xì)胞清晰度識別模型和所述細(xì)胞存在區(qū)域識別模型的模型權(quán)重進(jìn)行凍結(jié)，將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入至所述細(xì)胞分類模型進(jìn)行訓(xùn)練直至其第二預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到預(yù)設(shè)的第二準(zhǔn)確率閾值；所述第二準(zhǔn)確率閾值大于所述第一準(zhǔn)確率閾值；對所述細(xì)胞清晰度識別模型和所述細(xì)胞存在區(qū)域識別模型的模型權(quán)重進(jìn)行解凍，并將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集同時輸入至所述細(xì)胞清晰度識別模型、所述細(xì)胞存在區(qū)域識別模型和所述細(xì)胞分類模型中進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練直至三者的第三預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到預(yù)設(shè)的第三準(zhǔn)確率閾值，得到訓(xùn)練好的所述細(xì)胞清晰度識別模型、所述細(xì)胞存在區(qū)域識別模型和所述細(xì)胞分類模型；所述第三準(zhǔn)確率閾值大于所述第二準(zhǔn)確率閾值。

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