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龍圖騰網獲悉山東省計算中心(國家超級計算濟南中心);齊魯工業大學(山東省科學院)申請的專利基于深度學習的宮頸液基細胞檢測與識別方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117252813B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311086862.6，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于深度學習的宮頸液基細胞檢測與識別方法及系統是由丁青艷;董學成;李娜;潘雨;鄭婉設計研發完成，并于2023-08-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的宮頸液基細胞檢測與識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于神經網絡檢測圖像的技術領域，更具體地，涉及基于深度學習的宮頸液基細胞檢測與識別方法及系統。所述方法包括采集宮頸液基細胞圖像數據，并經裁剪生成子圖像集；對宮頸液基細胞病理圖像的子圖像集使用矩形框作為邊界框進行異常細胞標注；將標注完成的數據進行數據增強處理得到數據集，再將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集；通過數據集對改進的YOLOv5網絡模型進行訓練、驗證和測試，得到訓練好的改進的YOLOv5網絡模型；將待分析宮頸液基細胞病理圖像輸入訓練好的改進的YOLOv5網絡模型進行識別。本發明解決了現有技術中存在漏檢測和誤檢測的情況，并目標檢測的準確性和魯棒性不足的問題。

本發明授權基于深度學習的宮頸液基細胞檢測與識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于深度學習的宮頸液基細胞檢測與識別方法，其特征在于，包括； S1、采集宮頸液基細胞圖像數據，并經裁剪生成子圖像集； S2、對宮頸液基細胞病理圖像的子圖像集使用矩形框作為邊界框進行異常細胞標注； 將異常細胞標注的信息保存為txt格式，保存內容包括標注矩形框的類別號和中心點坐標以及邊界框的寬和高，將邊界框的中心點坐標、寬、高做歸一化處理； S3、將標注完成的數據進行數據增強處理得到數據集，再將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集； S4、通過數據集對改進的YOLOv5網絡模型進行訓練、驗證和測試，得到訓練好的改進的YOLOv5網絡模型； 所述改進的YOLOv5網絡模型包括骨干網絡、特征融合模塊和頭部網絡；在特征融合模塊的上采樣操作后添加可變形卷積ODConv模塊和輔助檢測解耦頭； S5、將待分析宮頸液基細胞病理圖像輸入訓練好的改進的YOLOv5網絡模型進行識別； 所述改進的YOLOv5網絡模型的特征融合模塊的上采樣方式采用改進的雙線性插值方法，具體如下： 在邊界框中獲取四個相鄰像素點組成的區域，四個相鄰像素點為兩行兩列分布，先在X軸上做一次線性變換，求出每一行的像素點R點： （1）； （2）； 在Y軸上再做一次線性變換求出該區域的P點： （3）； P點表示求得的R1和R2兩個像素點在Y軸上做一次線性變換得到的像素插值點，為、的橫坐標值，為、的橫坐標值，為、的縱坐標值，為、的縱坐標值，； 匯總成計算公式fx,y： （4）； 通過P點的位置計算與的歐氏距離； 選取離P點距離最遠的一個點Q記為D點，再進行一次線性插值； 點D與點P進行線性插值，公式為： （6） 1-（7） （8）； 式中，代表點D的像素值，代表點P的像素值，代表點D橫坐標值，代表點D縱坐標值，為P點橫坐標值，為P點縱坐標值，代表T點橫坐標值，代表T點縱坐標值，表示權重，為計算得出插入點T的像素值，其中D點與P點為求出的插值點。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山東省計算中心(國家超級計算濟南中心);齊魯工業大學(山東省科學院)，其通訊地址為：250000 山東省濟南市經十路東首科學院路19號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。