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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种基于卷积神经网络的尿沉渣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：CN115578580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202211138511.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于卷积神经网络的尿沉渣细胞检测方法是由产思贤;俞敏明;穆攀;白琮设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的尿沉渣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卷积神经网络的尿沉渣细胞检测方法，包括：取带标注的尿沉渣细胞图像作为样本图像，对样本图像进行数据增强预处理后形成训练数据集；利用训练数据集对细胞检测网络进行训练得到权重文件；加载预先训练保存的权重文件，利用训练好的网络针对待检测的尿沉渣细胞图像输出检测结果。本发明在原有YOLOX技术方案中改进得到了新的多尺度融合方式，同时设计了更优的边框回归损失函数AIoULoss，有效提升了尿沉渣中细胞检测精度。

本发明授权一种基于卷积神经网络的尿沉渣细胞检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的尿沉渣细胞检测方法，其特征在于，所述基于卷积神经网络的尿沉渣细胞检测方法，包括：取带标注的尿沉渣细胞图像作为样本图像，对样本图像进行数据增强预处理后形成训练数据集；将训练数据集中的样本图像输入到骨干网络CSPDarknet-53中，获取骨干网络CSPDarknet-53中dark3单元、dark4单元和dark5单元输出的三种不同尺度大小的特征图；将特征图作为特征图分别输入到特征融合网络NPANet中进行特征融合处理，得到检测头；取检测头分别进行分类分支与回归分支的卷积后沿通道部分进行连接，再将连接得到的特征图拉伸为二维，得到拉伸后的特征图，将拉伸后的特征图进行连接，得到最终的特征图，根据特征图计算损失并进行反向传播更新梯度，同时更新网络参数，完成一次训练；若未达到训练结束条件则继续利用训练数据集进行训练，否则保存最新的权重文件并结束训练；加载预先训练保存的权重文件，利用训练好的网络针对待检测的尿沉渣细胞图像输出检测结果；其中，所述将特征图作为特征图分别输入到特征融合网络NPANet中进行特征融合处理，得到检测头，包括：将特征图作为特征图，将直接输入到特征融合网络NPANet中，首先是自顶向下，经过1×1卷积，上采样后与特征图进行concat拼接得到特征图；继续将特征图经过1×1卷积，上采样后与特征图进行concat拼接得到特征图；将特征图作为直接输出得到检测头；再做自下而上和跨尺度的融合，将底层的位置信息传递回浅层，将经过3×3卷积后与之前的特征图融合拼接输出得到检测头；将经过3×3卷积后与之前的特征图融合拼接得到检测头；其中，根据特征图计算损失包括计算分类损失、目标得分损失和边框回归损失，所述分类损失和目标得分损失为损失函数，边框回归损失为损失函数，所述损失函数的公式如下： ；式中，为真实框与预测框的交并比，为真实框与预测框的最小外接矩形与真实框和预测框的差集的面积，为真实框与预测框的最小外接矩形的面积，为真实框的长，为真实框的宽，为预测框的长，为预测框的宽。

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