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龙图腾网获悉中国科学院遗传与发育生物学研究所申请的专利一种基于深度学习的精子鞭毛三维运动重建的方法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：CN119091036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411012035.7，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于深度学习的精子鞭毛三维运动重建的方法是由降雨强;李超;黄江伟;黄璐;秦亚强设计研发完成，并于2024-07-26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精子鞭毛三维运动重建的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的精子鞭毛三维运动重建的方法，包括：获取待处理的精子的二维图像，将待处理的精子的二维图像进行图像预处理，获取预处理后的图像；将预处理后的图像输入训练好的精子分割模型，获取精子鞭毛二值图；将精子鞭毛二值图进行骨架化处理，获取精子鞭毛的中心线、N个等距离点以及每个等距离点对应的位置坐标；基于N个等距离点，获取N个精子鞭毛局部图像，并将每个精子鞭毛局部图像输入训练好的深度预测模型，获取每个精子鞭毛局部图像的深度信息；基于每个精子鞭毛局部图像的深度信息以及每个等距离点对应的位置坐标，重建精子鞭毛的三维模型。本发明为精子运动行为的研究和辅助生殖技术的发展提供了可靠的解决方案。

本发明授权一种基于深度学习的精子鞭毛三维运动重建的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的精子鞭毛三维运动重建的方法，其特征在于，包括： S100、获取待处理的精子的二维图像，并将所述待处理的精子的二维图像进行图像预处理，获取预处理后的图像； S200、将所述预处理后的图像输入训练好的精子分割模型，获取精子鞭毛二值图；所述精子分割模型为YOLOv8模型； S300、将所述精子鞭毛二值图进行骨架化处理，获取精子鞭毛的中心线；基于所述精子鞭毛的中心线，获取N个等距离点以及每个等距离点对应的位置坐标； S400、基于所述N个等距离点，获取N个精子鞭毛局部图像，并将每个精子鞭毛局部图像输入训练好的深度预测模型，获取每个精子鞭毛局部图像的深度信息；所述深度预测模型为卷积神经网络模型； 所述深度预测模型采用深度预测模型训练数据集进行训练； 所述深度预测模型训练数据集包括：不同焦平面的精子鞭毛局部图像以及每个精子鞭毛局部图像对应的深度信息； 所述不同焦平面的精子鞭毛局部图像以及每个精子鞭毛局部图像对应的深度信息为通过压电平台拍摄不同焦平面的精子鞭毛图像，并对拍摄到的精子鞭毛图像进行截取获得的；所述精子鞭毛局部图像包含1‑2μm的精子鞭毛图像信息； S500、基于所述每个精子鞭毛局部图像的深度信息以及每个等距离点对应的位置坐标，重建精子鞭毛的三维模型。

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