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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利病理细胞图像分类方法、装置、电子设备和存储介质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：CN119323785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411351485.9，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权病理细胞图像分类方法、装置、电子设备和存储介质是由王硕;武弋;刘成才设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本病理细胞图像分类方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种病理细胞图像分类方法、装置、电子设备和存储介质，将对目标病理切片进行图像采集得到包括多个细胞实例的染色细胞图像输入图像分类模型，通过其中的预测模块预测得到位置预测结果、距离预测结果和第一类别预测结果。通过提取染色细胞图像中每个细胞实例的形态特征构建细胞图结构，并根据位置预测结果、距离预测结果和第一类别预测结果确定细胞图结构对应的图节点属性，以通过图卷积模块确定第二类别预测结果。根据第一类别预测结果和第二类别预测结果，判断染色细胞图像中每个像素位置对应的细胞类别。本公开通过两种预测方式共同对输入模型的染色细胞图像进行分类结果预测，并综合两种预测结果得到分类结果，提高分类结果的准确性。

本发明授权病理细胞图像分类方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种病理细胞图像分类方法，其特征在于，所述方法包括： 对目标病理切片进行图像采集，得到包括多个细胞实例的染色细胞图像； 将所述染色细胞图像输入图像分类模型，通过其中的预测模块预测得到位置预测结果、距离预测结果和第一类别预测结果，所述位置预测结果用于表征每个像素位置是否为细胞实例所在位置，所述距离预测结果用于表征每个所述像素位置与所述细胞实例中细胞质心的距离； 通过提取所述染色细胞图像中每个所述细胞实例的形态特征构建细胞图结构，所述细胞图结构中的每个节点用于表征所述染色细胞图像中的一个细胞实例，边用于表征不同细胞实例之间的近邻关系； 通过对所述位置预测结果、距离预测结果和第一类别预测结果进行特征融合，得到所述细胞图结构对应的图节点属性； 将所述细胞图结构和所述图节点属性输入所述图像分类模型中的图卷积模块，得到第二类别预测结果； 根据所述第一类别预测结果和所述第二类别预测结果，判断所述染色细胞图像中每个所述像素位置对应的细胞类别。

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