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龙图腾网获悉中国中医科学院中药研究所申请的专利一种基于深度学习的生精障碍精子图像识别系统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：CN120318548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510210652.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的生精障碍精子图像识别系统是由邹迪新;孙贾珂;姜厚望;张钟秀;孟雪丹;王梦洁设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的生精障碍精子图像识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的生精障碍精子图像识别系统，涉及精子图像识别技术领域，包括图像识别管理中心，所述图像识别管理中心通信连接有图像获取模块、精子定位模块、特征提取模块、运动特征分析模块、精子形态分类模块、精子状态综合识别模块以及结果展示反馈模块，其中，各模块间电信号连接。本发明通过深度学习技术从大量精子图像数据中学习并提取形态和运动特征，不仅提高了精子分类的准确性，还显著减少了人工操作的时间和误差，同时能够准确识别出精子的细微差异，极大地提高了诊断效率，使得医生能够在更短的时间内获得更准确的诊断结果，为患者提供更及时的治疗建议。

本发明授权一种基于深度学习的生精障碍精子图像识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的生精障碍精子图像识别系统，包括图像识别管理中心，其特征在于：所述图像识别管理中心通信连接有图像获取模块、精子定位模块、特征提取模块、运动特征分析模块、精子形态分类模块、精子状态综合识别模块以及结果展示反馈模块，其中，各模块间电信号连接； 所述图像获取模块，用于获取精子图像数据，并对获取到的精子图像数据进行预处理； 所述精子定位模块，用于对精子头部进行定位，识别精子在图像中的位置，并采用语义分割网络对精子进行分割，提取精子的各个部分； 所述特征提取模块，利用深度学习算法从预处理后的精子图像中提取精子图像中的特征，包括形态特征和运动特征； 所述运动特征分析模块，结合精子的运动特征，评估精子的运动质量，进而细化精子的活力状态； 所述精子形态分类模块，根据提取的精子形态特征和精子运动质量评估结果，利用深度学习模型结合已有的精液分析标准对精子进行形态分类，识别正常精子和异常精子，其中，异常精子包括变形精子和死精子； 所述精子状态综合识别模块，综合精子的形态和运动特征，使用加权算法为每个精子分配综合评分，进行生精障碍的分级识别，并根据分类和运动分析结果，明确患者的生精状况和潜在的生育能力等级，所述精子状态综合识别模块具体包括：综合精子形态分类的结果，并从精子形态分类模块和运动特征分析模块接收精子包括头部形状、尾部长度、弯曲程度的形态特征和包括平均速度、直线性、方向一致性的运动特征； 根据形态特征和运动特征的重要性，为每个特征分配相应的权重，其中，头部形状的权重为0.3，尾部长度的权重为0.2，弯曲程度的权重为0.1，平均速度的权重为0.2，直线性的权重为0.1，方向一致性的权重为0.1，并使用加权算法为每个精子分配状况综合评分； 根据临床经验和研究数据，设定不同级别的生精障碍阈值，并结合精子的状况综合评分，将其归类到不同的生精状况等级，包括A级生精状况等级、B级生精状况等级、C级生精状况等级和D级生精状况等级，其中，综合评分从A级至D级逐级减少； 根据精子的生精状况等级识别结果，明确患者的生育能力等级，分别为高生育能力等级、中等生育能力等级和低生育能力等级，其中，高生育能力等级中A级生精状况等级的精子比例高，表明患者生育能力较强，中等生育能力等级中B级生精状况等级和C级生精状况等级的精子比例较高，生育能力中等，低生育能力等级中D级生精状况等级的精子比例高，表明患者生育能力较差，进而生成包含精子质量、状况综合评分、生精状况等级和生育能力等级的综合评估报告； 所述结果展示反馈模块，将分类结果以图形化、报告化形式展示给用户。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国中医科学院中药研究所，其通讯地址为：100007 北京市东城区东直门内南小街16号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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