文塔纳医疗系统公司聂垚获国家专利权
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龙图腾网获悉文塔纳医疗系统公司申请的专利用于细胞检测和分割的弱监督多任务学习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：CN114600155B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202080071659.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权用于细胞检测和分割的弱监督多任务学习是由聂垚;A·C·扎尔设计研发完成，并于2020-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于细胞检测和分割的弱监督多任务学习在说明书摘要公布了：本公开涉及用于使用迁移学习和多任务调度器来分割和检测图像数据内的细胞的技术。特别地，本公开的各方面涉及：访问一个或多个细胞的多个图像；从所述多个图像中提取三个标签，其中所述三个标签是使用Voronoi变换、局部聚类和repel代码应用来提取的；通过所述多任务调度器，基于与所述三个标签对应的三个损失函数来训练卷积神经网络模型；通过所述卷积神经网络模型，基于用所述三个损失函数进行的所述训练，针对所述多个图像中的每个图像生成核概率图和背景概率图；以及提供所述核概率图和所述背景概率图。
本发明授权用于细胞检测和分割的弱监督多任务学习在权利要求书中公布了：1.一种计算机实现的方法，其包括： 通过数据处理系统访问一个或多个细胞的多个图像； 通过所述数据处理系统从所述多个图像中提取三个标签，其中使用Voronoi变换、局部聚类和repel代码应用来提取所述三个标签； 通过所述数据处理系统的多任务调度器，基于与所述三个标签对应的三个损失函数来训练卷积神经网络模型，其中所述卷积神经网络模型包括多个模型参数； 通过所述卷积神经网络模型，基于用所述三个损失函数进行的所述训练，针对所述多个图像中的每个图像生成核概率图和背景概率图； 通过所述数据处理系统将所述核概率图和所述背景概率图与所述三个标签进行比较； 通过所述数据处理系统，基于所述核概率图和所述背景概率图与所述三个标签的所述比较来更新所述多个模型参数，以最小化所述三个损失函数；以及通过所述数据处理系统将更新的多个模型参数提供给经训练的卷积神经网络模型。
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文塔纳医疗系统公司，其通讯地址为：美国亚利桑那州；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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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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