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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利组织病理图像细胞核分割以及染色风格规范化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：CN115587985B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202211259830.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权组织病理图像细胞核分割以及染色风格规范化方法是由周国辉;杨植若;余锦华设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本组织病理图像细胞核分割以及染色风格规范化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种组织病理图像细胞核分割以及染色风格规范化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，对全视野数字切片进行数据预处理得到图像块，该图像块由具有强细胞核标注的强标注图像块以及无细胞核标注的无标注图像块组成，步骤S2，将强标注图像块作为多任务教师模型的输入对该多任务教师模型进行训练，进一步将无标注图像块输入已训练的多任务教师模型得到由该多任务教师模型推测并筛选的细胞核分割结果作为伪标注；步骤S3，采用强标注图像块和具有伪标注的图像块混合作为学生模型训练集对多任务学生模型进行训练；步骤S4，将待分割的组织病理数字切片图像块输入训练好的多任务学生模型，得到分割以及染色风格规范化结果。

本发明授权组织病理图像细胞核分割以及染色风格规范化方法在权利要求书中公布了：1.一种组织病理图像细胞核分割以及染色风格规范化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，对全视野数字切片进行数据预处理得到图像块，该图像块由具有强细胞核标注的强标注图像块以及无细胞核标注的无标注图像块组成； 步骤S2，将所述强标注图像块作为多任务教师模型的输入对该多任务教师模型进行训练，进一步将无标注图像块输入已训练的多任务教师模型得到由该多任务教师模型推测并筛选的细胞核分割结果作为伪标注； 步骤S3，采用所述强标注图像块和具有所述伪标注的图像块混合作为学生模型训练集对多任务学生模型进行训练； 步骤S4，将待分割的组织病理数字切片图像块输入训练好的多任务学生模型，得到分割以及染色风格规范化结果， 其中，所述强标注图像块分为具有多种染色风格图像块的源域训练集X和只有一种染色风格图像块目标域训练集Y，所述步骤S2包括： 步骤S21，定义两个生成器、和两个鉴别器、，所述生成器和生成器均由一个编码器和两个解码器组成，所述两个解码器分别为染色风格规范化解码器和分割解码器， 所述生成器用于将X源域图像风格转移到Y目标域图像风格，有，所述鉴别器用于判断是否与真实Y目标域图像风格相近真实度， 所述生成器用于使得Y目标域图像风格转移到X源域图像风格，并由所述鉴别器判断真实度， 将输入所述生成器中得到，并采用循环一致性损失来约束，用于保证X源域图像风格转换到Y目标域图像风格的同时，病理图片纹理结构特征保持不变； 步骤S22，将注意力门设置到所述生成器、中，通过注意力机制来使得所述生成器更加关注到细胞核区域； 步骤S23，将所述强标注图像块送入所述多任务教师模型进行训练， 进一步利用训练好的所述多任务教师模型对无标注图像块进行预测， 并对预测结果进行筛选得到符合质量要求的细胞核分割结果作为所述伪标注， 所述伪标注的质量通过对每张分割结果的每个像素点计算softmax值，若该张图片所有像素softmax均值大于设定阈值，则符合质量要求： ， 其中，k表示神经网络的多个输出或类别数，v为输出向量，为v中第j个输出或类别的值，i表示当前需要计算的类别。

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