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龙图腾网获悉重庆理工大学;重庆师范大学;重庆智简科技有限公司申请的专利一种基于多尺度空间信息的宫颈细胞检测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：CN119359638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202411369428.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多尺度空间信息的宫颈细胞检测方法是由李刚;樊欣宇;徐传运;张杨;周正;吕鹏飞;汪儒;阮子涵;朱久进;李天设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度空间信息的宫颈细胞检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度空间信息的宫颈细胞检测方法，涉及医学图像技术领域。本发明结合SparseR‑CNN高速度与高精度、多尺度空间信息提取分支和通道注意力模块的对空间特征和通道特征的提取能力的优势，获得了更好的检测性能，解决现有的宫颈病变细胞检测精度不足的问题。

本发明授权一种基于多尺度空间信息的宫颈细胞检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度空间信息的宫颈细胞检测方法，其特征在于：至少包括以下步骤： S1：获取宫颈病变细胞的数据集，所述数据集包括测试集和训练集； S2：对训练数据集中的宫颈细胞图像数据集进行预处理； S3：构建多尺度空间信息提取分支模块和构建通道注意力模块，并基于多尺度空间信息提取分支模块和构建通道注意力模块，构建改进的SparseR-CNN网络； 所述S3中构建多尺度空间信息提取分支模块包括： 将输入的特征图W×H×C通过比率不变的自适应池化层，动态地生成不同尺寸大小的特征图，所述不同尺寸大小的特征图至少包括a1W×a1H×C，a2W×a2H×C，anW×anH×C； 将不同尺寸大小的特征图都过上采样得到W×H×NC尺寸的特征图，然后将所有特征图拼接； 将拼接起来的特征图进行两种处理，一种是不对特征图进行处理直接输出特征图W×H×NC； 另一种处理为： 将特征图通过1×1卷积进行降维，获得特征图W×H×C，然后通过3×3卷积从输入特征中提取更复杂的非线性特征，获得更丰富的全局空间信息，得到新的全局特征W×H×N；再通过sigmoid激活函数和repeat层获得的输出特征W×H×NC； 将两种处理后的特征使用点乘操作连接，通过降维后融合获得最终的全局空间信息特征图W×H×C； S4：将训练集经预处理后输入至改进的SparseR-CNN网络，输出训练结果； S5：对SparseR-CNN检测网络进行学习训练，将训练数据集中的宫颈病变细胞图像输入SparseR-CNN网络进行训练，保存训练好的模型； S6：使用最优的改进的SparseR-CNN网络模型进行宫颈病变细胞的检测，保留检测结果图片。

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