买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜杭州迪英加科技有限公司申请的专利一种有丝分裂细胞检测模型训练方法、系统、可读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：CN114239677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202111316935.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种有丝分裂细胞检测模型训练方法、系统、可读存储介质是由李涵生;亢宇鑫;杨林设计研发完成，并于2021-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种有丝分裂细胞检测模型训练方法、系统、可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提一种有丝分裂细胞检测模型训练方法、系统、可读存储介质，该方法包括基于待训练的初始图像，进行有丝分裂细胞区域的扩充，并得到相应的目标扩充图像；将目标扩充图像输入到初始检测模型进行模型训练，且，训练过程中，使用框能量密度对损失函数进行矫正；其中，在触发训练结束条件时，得到目标检测模型。该方法的实施能够降低有丝分裂细胞的检测难度。

本发明授权一种有丝分裂细胞检测模型训练方法、系统、可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种有丝分裂细胞检测模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：基于待训练的初始图像，进行有丝分裂细胞区域的扩充，并得到相应的目标扩充图像；将所述目标扩充图像输入到初始检测模型进行模型训练，且，训练过程中，使用框能量密度对损失函数进行矫正；其中，在触发训练结束条件时，得到目标检测模型；所述基于待训练的初始图像，进行有丝分裂细胞区域的扩充，并得到相应的目标扩充图像，包括：按照预设的提取范围，从所述初始图像中提取出有丝分裂细胞区域；基于区域生长法，从所述有丝分裂细胞区域中提取出细胞生长区域；将所述细胞生长区域复制到所述初始图像内不存在有丝分裂细胞的目标区域中，以将所述初始图像转换为目标扩充图像；所述基于区域生长法，从所述有丝分裂细胞区域中提取出细胞生长区域，包括：基于所述初始图像的图像中心确定区域生长点，并将所述区域生长点周围的预设邻域范围内的各个像素点作为待测点；基于所述待测点的灰度值与所述区域生长点的灰度值之间的差值，确定、并提取出相应的细胞生长区域；所述提取范围包括30×30的像素范围；所述预设邻域范围包括8领域范围；判断细胞生长区域的生长准则包括所述待测点的灰度值与所述区域生长点的灰度值之间的差值小于10；所述训练过程中，使用框能量密度对损失函数进行矫正，包括：从所述目标扩充图像中的，确定用于区分背景和检测对象的建议框；通过下述公式1，计算一个建议框的平均距离Density： 式1中，Dbi,bj表示建议框bi与建议框bj的中心点之间的曼哈顿距离，N表示所有建议框的数量；基于所述一个建议框的平均距离Density，通过下述公式，计算每个建议框b的密度能量Energyb： 基于所述密度能量Energyb，进行损失函数的矫正；所述基于所述密度能量Energyb，进行损失函数的矫正，包括：基于所述密度能量Energyb，通过下述公式修正分类损失： 式3中，p为预测置信度，u为标注，k为回归框索引，uk为第k个回归框的标注，1为指示函数，表示若标注是背景则其取值为1，表示若标注为前景则其采用密度能量，pk为第k个回归框的置信度；基于所述密度能量Energyb，通过下述公式修正边界框回归损失： 式4中，vk为第k个回归框标注位置，为平滑L1损失，L1为L1损失，b为预测置信度，v为标注；结合公式3和公式4，总损失将调整为： 式5中，LBDEp,u,b,v为矫正后的总损失；模型训练过程中，该方法还包括：将所有层中梯度的方差维持在同一水平，以避免由于初始化不当而导致损失的梯度消失或爆炸，其中，第I层中目标神经元的激活的梯度由下式给出： 式6中，指标函数为源于整流线性单元的导数,ε表示损失,表示特定特征图,表示卷积核权重,表示卷积核,c表示通道索引,x表示特征图,q表示群元素索引。

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杭州迪英加科技有限公司，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区仓前街道龙潭路7号未来研创园B座5楼B501-B508室；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”。