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龙图腾网获悉零壹人工智能科技研究院(南京)有限公司申请的专利基于机器视觉和深度学习的类器官自动标注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：CN121281060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511843134.4，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权基于机器视觉和深度学习的类器官自动标注方法是由孙涛;史书林;廖擎玮设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉和深度学习的类器官自动标注方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别处理技术领域，具体为基于机器视觉和深度学习的类器官自动标注方法，包括：获取高通量培养环境下的待处理图像，并进行图像预处理；将预处理后的待处理图像输入至预设的数字图像处理架构；所述数字图像处理架构包含图像滤波单元、三维边界重构单元、纹理灰度分析单元；通过三维边界重构单元，生成独立的目标区域掩膜；通过纹理灰度分析单元，生成高密度核心掩膜；基于目标区域掩膜和高密度核心掩膜，构建类器官的三维几何拓扑图；利用数值迭代聚合算法进行处理，获得邻域节点的三维空间形态特征，本发明通过所述三维空间形态特征进行分析，输出图像特征参数。

本发明授权基于机器视觉和深度学习的类器官自动标注方法在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉和深度学习的类器官自动标注方法，其特征在于，包括： 获取高通量培养环境下的待处理图像，并进行图像预处理； 将预处理后的待处理图像输入至预设的数字图像处理架构；所述数字图像处理架构包含图像滤波单元、三维边界重构单元、纹理灰度分析单元； 所述图像滤波单元，融合低频全局轮廓特征与高频局部细节特征，适应不同阶段目标区域的尺度变化，输出多尺度滤波响应图； 所述三维边界重构单元处理图像中的梯度边缘与低频轮廓信息，构建几何形状； 所述纹理灰度分析单元处理图像中的高频纹理细节与灰度统计特征，计算并分离不同像素密度区域的灰度差异； 通过三维边界重构单元，执行基于梯度向量场的像素聚类，计算图像中每个像素点指向所属局部几何中心的向心单位向量场，并基于向量场的发散度特征对连通域间的密集粘连进行数值分割处理，生成独立的目标区域掩膜； 所述目标区域掩膜的获取过程包括： 计算图像中每个像素点指向所属局部几何中心的归一化方向向量，构成向心单位向量场；同时计算每个像素点属于目标前景区域的隶属度数值，构成前景概率分布图； 对所述向心单位向量场进行散度运算，生成向量场散度图；利用散度算子检测向量方向场的突变区域，将散度正向峰值区域定义为目标区域间的粘连边界阻隔势能； 对所述向心单位向量场执行霍夫投票，统计向量流向的汇聚中心，将汇聚强度超过预设阈值的区域确定为几何中心标记，作为分水岭算法的注水种子； 以所述几何中心标记为起始点，以所述前景概率分布图叠加所述向量场散度图构建地形势能面，执行注水漫延操作生成互相独立的目标区域掩膜； 通过纹理灰度分析单元，执行图像的像素灰度统计分析任务；在拓扑包含约束下提取目标区域的灰度异常区域，生成高密度核心掩膜； 基于目标区域掩膜和高密度核心掩膜，构建类器官的三维几何拓扑图；利用数值迭代聚合算法进行处理，获得邻域节点的三维空间形态特征，基于所述三维空间形态特征进行分析，输出图像特征参数。

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