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龙图腾网恭喜艾克发(北京)生物技术有限公司申请的专利基于图块划分的组织区域图像识别方法及系统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：CN119478569B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510066335.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于图块划分的组织区域图像识别方法及系统是由彭作富;加赟;张文盼设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图块划分的组织区域图像识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于图块划分的组织区域图像识别方法及系统，该方法包括：对待识别的生物组织图像进行图块划分得到多个图像块；将所述多个图像块输入至区域识别模型中，得到多个组织区域和对应的区域类型；根据预设的类型接壤规则，从所述多个组织区域中筛选出至少一个区域组合；所述区域组合中包括有多个相互接壤的组织区域；将所述区域组合对应的区域图像以及对应的所述区域类型，输入至区域边界更新模型中，得到对应的区域更新结果；所述区域更新结果用于重新指示所述区域图像中的不同组织区域的区域边界。可见，本发明能够提高组织区域识别的精度和效率，为疾病治疗或研究提供准确的数据基础。

本发明授权基于图块划分的组织区域图像识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图块划分的组织区域图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：对待识别的生物组织图像进行图块划分得到多个图像块；将所述多个图像块输入至区域识别模型中，得到多个组织区域和对应的区域类型；根据预设的类型接壤规则，从所述多个组织区域中筛选出至少一个区域组合；所述区域组合中包括有多个相互接壤的组织区域；将所述区域组合对应的区域图像以及对应的所述区域类型，输入至区域边界更新模型中，得到对应的区域更新结果；所述区域更新结果用于重新指示所述区域图像中的不同组织区域的区域边界；所述区域边界更新模型通过包括有多个训练区域组合图像和对应的区域组合类型标注和区域边界调整标注的训练数据集训练得到；所述区域边界调整标注包括原区域边界和修改后区域边界；所述区域边界更新模型通过以下步骤训练得到：确定损失函数为第一交叉熵和第二交叉熵的加权求和值；所述第一交叉熵为模型输出的识别边界与所述原区域边界之间的交叉熵；所述第二交叉熵为模型输出的识别边界与所述修改后区域边界之间的交叉熵；其中，所述第一交叉熵的权重小于所述第二交叉熵；所述第一交叉熵的权重为第一权重和第二权重的乘积；所述第一权重与所述原区域边界的边界长度成正比；所述第二权重与对应的所述训练区域组合图像中的所有不同区域类型的总类型数量成正比；所述第二交叉熵的权重与对应的所述区域组合类型标注有关，在所述区域组合类型标注分别为正常-肿瘤、正常-坏死，浸润-坏死、坏死-肿瘤或浸润-肿瘤时，所述第二交叉熵的权重依次增加；将所述训练数据集输入至预设的CNN架构的模型中进行迭代训练，并在训练中基于所述损失函数和梯度下降算法进行参数更新直至训练收敛，得到所述区域边界更新模型。

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