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龍圖騰網獲悉深思考人工智能科技(上海)有限公司申請的專利自監督學習模型在細胞圖像分類過程中的應用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：CN114548289B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202210171689.9，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權自監督學習模型在細胞圖像分類過程中的應用方法及系統是由楊志明設計研發完成，并于2022-02-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本自監督學習模型在細胞圖像分類過程中的應用方法及系統在說明書摘要公布了：本申請公開了一種自監督學習模型在細胞圖像分類過程中的應用方法及系統，本申請實施例基于多個未標注的細胞圖像數據，采用自監督學習方式進行初始化的細胞分類模型的學習，將得到的初始化的細胞分類模型作為細胞圖像分類的預訓練模型，且初始化的細胞分類模型在學習完成后采用遷移學習方式對所述模型進行調整；在應用時，將未標注的細胞圖像數據輸入到所述預訓練模型進行處理后，將輸出結果輸入到細胞圖像分類網絡模型中，輸出得到細胞圖像的分類結果。這樣，由于采用自監督學習方式對初始化的細胞分類模型進行學習，從而優化了細胞圖像分類過程。

本發明授權自監督學習模型在細胞圖像分類過程中的應用方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種自監督學習模型在細胞圖像分類過程中的應用方法，其特征在于，包括： 基于多個未標注的細胞圖像數據，采用自監督學習方式進行初始化的細胞分類模型的學習，對得到的初始化的細胞分類模型采用遷移學習方式進行調整，將調整后的初始化的細胞分類模型作為細胞圖像分類的預訓練模型； 在應用時，將未標注的細胞圖像數據輸入到所述預訓練模型進行處理，得到用于表征所輸入細胞圖像數據的特征向量的輸出結果，將輸出結果輸入到細胞分類模型的下游細胞圖像分類網絡模型中，得到細胞圖像的分類結果； 其中， 所述初始化的細胞分類模型包括圖像變換層、卷積神經網絡層CNN、及多層感知器MLP層，其中， 圖像變換層，對所述多個未標注的細胞圖像數據分別進行圖像變換； CNN，對經過了圖像變換后的所述多個未標注的細胞圖像數據進行卷積計算； MLP，對經過了卷積計算的圖像變換后的所述多個未標注的細胞圖像數據進行感知計算，得到對應各個圖像變換后的所述未標注的細胞圖像數據對應的特征向量； 所述基于多個未標注的細胞圖像數據，采用自監督學習方式進行初始化的細胞分類模型的學習，包括： 所述多個未標注的細胞圖像數據進行變換后，得到各未標注細胞圖像數據的多個細胞圖像增強數據，分別進行CNN及MLP的計算后，分別得到各細胞圖像增強數據的特征向量； 在學習過程中，在每一迭代過程中，調整CNN及MLP中的內部參數，使得來自于同一細胞圖像數據的各細胞圖像增強數據經過CNN及MLP處理后，分別得到的特征向量在特征空間中的差異值，在迭代過程中不斷減小，使得來自于不同細胞圖像數據的各細胞圖像增強數據經過CNN及MLP處理后，分別得到的特征向量在特征空間中的差異值，在迭代過程中不斷增加； 所述未標注的細胞圖像數據包括陽性樣本和陰性樣本。

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