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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种基于增量学习的细胞形态学检验系统迭代方法及装置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：CN120014634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510054215.X，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于增量学习的细胞形态学检验系统迭代方法及装置是由马琼雄;梁耀东;廖谢欣设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增量学习的细胞形态学检验系统迭代方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及图像分析技术领域，涉及一种基于增量学习的细胞形态学检验系统迭代方法及装置。所述方法包括：获取目标细胞的图像数据，并根据所述图像数据构建第一数据集；将所述第一数据集输入至所述分布外样本检测模块，得到所述第一数据集内的新类别细胞数据集；根据各个所述新细胞数据对所述细胞形态学检验系统进行迭代轮次的增量学习以对所述属性学习记忆库和所述分布外样本检测模块进行更新，直至各个所述新细胞数据均被标记为已被学习和记忆的细胞数据，输出最终轮次的目标细胞学形态检验系统。本申请一方面可提高对新类别细胞识别的准确率，另一方面可维持对旧类别细胞的识别准确率，在不遗忘旧类别细胞的同时实现对新类别细胞的增量学习。

本发明授权一种基于增量学习的细胞形态学检验系统迭代方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于增量学习的细胞形态学检验系统迭代方法，其特征在于，应用于细胞形态学检验系统，所述细胞形态学检验系统包括预设的分布外样本检测模块和属性学习记忆库，所述属性学习记忆库存储有多个已被学习和记忆的细胞数据，所述方法包括： S1，获取目标细胞的图像数据，并根据所述图像数据构建第一数据集； S2，将所述第一数据集输入至所述分布外样本检测模块，得到所述第一数据集内的新类别细胞数据集，所述新类别细胞数据集包括多个新细胞数据，所述新细胞数据用于表征未被学习和记忆的细胞数据； S3，根据各个所述新细胞数据对所述细胞形态学检验系统进行迭代轮次的增量学习以对所述属性学习记忆库和所述分布外样本检测模块进行更新，直至各个所述新细胞数据均被标记为已被学习和记忆的细胞数据，输出最终轮次的目标细胞学形态检验系统； 其中，对所述细胞形态学检验系统进行当前轮次的增量学习包括以下步骤： 获取当前轮次的目标新细胞数据，并根据所述目标新细胞数据的各个细胞属性对上一轮次所输出的细胞形态学检验系统进行增量学习，直至所述目标新细胞数据的各个细胞属性均被增量学习完成，得到所述目标新细胞的特征融合向量； 根据所述特征融合向量更新所述属性学习记忆库和所述分布外样本检测模块，以输出当前轮次的细胞形态学检验系统。

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