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龍圖騰網獲悉中國科學院深圳先進技術研究院申請的專利細胞圖像的文本化標注方法、裝置、電子設備和程序產品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：CN120510612B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202511007833.5，技術領域涉及：G06V20/69；該發明授權細胞圖像的文本化標注方法、裝置、電子設備和程序產品是由趙源深;徐新桐;李志成;賴毓霄;張衛設計研發完成，并于2025-07-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本細胞圖像的文本化標注方法、裝置、電子設備和程序產品在說明書摘要公布了：本申請涉及圖像處理技術領域，提出一種細胞圖像的文本化標注方法、裝置、電子設備和計算機程序產品。該方法包括：獲取待處理的細胞圖像；從細胞圖像中提取出像素級別的細胞特征信息；根據細胞特征信息，生成細胞圖像的細粒度描述文本。由于上述細粒度描述文本是根據像素級別的細胞特征信息生成的，其詳細地描述了細胞圖像中具有的各細胞的空間位置和統計分布等信息，因此能夠幫助大語言模型理解細胞圖像中各局部區域之間的語義關系與空間聯系，從而獲得深入詳細的細胞圖像分析與推斷結果。

本發明授權細胞圖像的文本化標注方法、裝置、電子設備和程序產品在權利要求書中公布了：1.一種細胞圖像的文本化標注方法，其特征在于，包括： 獲取待處理的細胞圖像； 從所述細胞圖像中提取出像素級別的細胞特征信息； 根據所述細胞特征信息，生成所述細胞圖像的細粒度描述文本； 其中，所述細胞圖像為數字病理圖像；所述從所述細胞圖像中提取出像素級別的細胞特征信息，包括： 生成所述數字病理圖像的組織區域掩膜； 以所述組織區域掩膜的最小外接矩形作為滑窗切片的有效區域范圍，按照滑窗切片的方式將所述數字病理圖像分割為多個圖像塊； 從所述多個圖像塊中，選取中心區域在所述組織區域掩膜中具有非零像素的所有圖像塊，作為各個有效圖像塊； 將所述各個有效圖像塊輸入至已訓練的多分支深度學習網絡進行圖像特征的編解碼處理，得到所述細胞特征信息； 所述多分支深度學習網絡包括編碼模塊、語義共享解碼模塊以及多任務解碼模塊；所述細胞特征信息包括每個所述有效圖像塊各自對應的細胞分割概率圖和細胞分類概率圖，所述細胞分割概率圖表示每個像素是背景或細胞核的概率，所述細胞分類概率圖表示每個像素屬于各種細胞類型的概率；所述將所述各個有效圖像塊輸入至已訓練的多分支深度學習網絡進行圖像特征的編解碼處理，得到所述細胞特征信息，包括： 針對每個所述有效圖像塊，通過所述編碼模塊提取該有效圖像塊的高維特征圖；通過所述語義共享解碼模塊對所述高維特征圖執行上下文語義特征的提取與融合處理，得到共享語義特征圖；通過所述多任務解碼模塊對所述共享語義特征圖執行細胞核的分割處理和分類處理，得到該有效圖像塊對應的所述細胞分割概率圖和所述細胞分類概率圖； 所述根據所述細胞特征信息，生成所述細胞圖像的細粒度描述文本，包括： 針對每個所述有效圖像塊，根據該有效圖像塊對應的所述細胞分割概率圖，識別該有效圖像塊具有的所有細胞核實例區域；根據該有效圖像塊對應的所述細胞分類概率圖，分別確定每個所述細胞核實例區域各自對應的細胞類型標簽；根據該有效圖像塊具有的所有細胞核實例區域及其對應的細胞類型標簽，生成該有效圖像塊的細胞實例信息； 針對每個所述有效圖像塊，對該有效圖像塊的所述細胞實例信息進行細胞統計分析處理，得到該有效圖像塊對應的細胞豐度、細胞密度以及細胞互作關系； 根據每個所述有效圖像塊各自對應的所述細胞豐度、所述細胞密度和所述細胞互作關系，以及每個所述有效圖像塊在所述數字病理圖像中的全圖位置信息，生成所述細粒度描述文本。

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中國科學院深圳先進技術研究院，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區深圳大學城學苑大道1068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”。