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龙图腾网获悉重庆医科大学;重庆大学申请的专利一种TCT涂片自动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：CN114998264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202210625757.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种TCT涂片自动检测方法是由陈婷梅;刘然;姚梦俐;陈鑫;李放;佟璇;王征;易琳设计研发完成，并于2022-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种TCT涂片自动检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种TCT涂片自动检测方法，其包括构建DeepTCT；对DeepTCT进行迭代训练：搜索测试集的每一张图像中被DeepTCT检测到的宫颈细胞，如果宫颈细胞对应的分类分数大于设定阈值，则保留该宫颈细胞的标注，否则舍弃该标注；将达到设定阈值的样本放入到训练集，与训练集已有的图像一起用于DeepTCT的训练；将训练好的DeepTCT应用到测试集，输出宫颈细胞的分类和定位结果；重复迭代训练达到设定次数；将最终的DeepTCT应用于宫颈细胞形态学检测。本发明通过多次迭代训练，显著的提高了DeepTCT对宫颈细胞形态学特征的检测性能，本发明方法与现有方法相比具有更高的mAP和mAR。

本发明授权一种TCT涂片自动检测方法在权利要求书中公布了：1.一种TCT涂片自动检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 1构建细胞检测模型DeepTCT，所述DeepTCT包括一个用于提取特征图像的带特征金字塔网络的主干网络PVTv2、一个用于产生初步的区域建议的区域建议网络、三个用于得到宫颈细胞的分类和定位的检测分支和一个在线困难样本挖掘模块； 三个检测分支的结构相同，每个检测分支包含RoIAlign层、与RoIAlign层连接的平均池化层、与平均池化层连接的Flatten层、与Flatten层连接的第一全连接层、与第一全连接层连接的用于边框回归的第二全连接层、与第一全连接层连接的用于边框分类的第三全连接层； PVTv2的输出作为区域建议网络输入，PVTv2的输出和区域建议网络的输出一起形成任意尺寸的感兴趣区域，作为第一个检测分支的输入；第一个检测分支的第二全连接层的输出作为第二个检测分支的输入，第二个检测分支的第二全连接层的输出作为第三个检测分支的输入； 所述在线困难样本挖掘模块包括平均池化层、与平均池化层连接的Flatten层、与Flatten层连接的第一全连接层、与第一全连接层连接的用于边框回归的第二全连接层、与第一全连接层连接的用于边框分类的第三全连接层；在线困难样本挖掘模块和第三检测分支两者中的平均池化层、Flatten层、第一全连接层、第二全连接层和第三全连接层的结构相同，且在线困难样本挖掘模块和第三个检测分支这两者中的平均池化层、Flatten层、第一全连接层、第二全连接层和第三全连接层共享权重；所述在线困难样本挖掘模块还包括困难感兴趣区域筛选模块，第三检测分支的第二全连接层和第三全连接层的输出作为困难感兴趣区域筛选模块的输入，困难感兴趣区域筛选模块的输出作为第三检测分支的输入，第三检测分支的RoIAlign层对困难感兴趣区域筛选模块的输出进行处理后的输出作为在线困难样本挖掘模块的平均池化层的输入； 2对DeepTCT进行训练和测试，其包括以下步骤： a基本训练和测试，对训练集中的TCT图像经数据增强和类别均衡处理，然后将训练集中的图像输入DeepTCT进行训练，最后将训练好的网络DeepTCT应用到测试集，输出宫颈细胞的分类和定位结果； b对经过基本训练的DeepTCT进行迭代训练和测试，其又包括以下步骤： b1搜索测试集的每一张图像中被DeepTCT检测到的宫颈细胞，如果宫颈细胞对应的分类分数大于设定阈值，则保留该宫颈细胞的标注，否则舍弃该标注； b2将DeepTCT生成的且分类分数达到设定阈值的样本放入到训练集，与训练集已有的图像一起用于DeepTCT的训练； b3将训练好的DeepTCT应用到测试集，输出宫颈细胞的分类和定位结果； b4重复b1-b3步骤达到预设的迭代次数； 3将步骤2得到的DeepTCT应用于宫颈细胞形态学检测。

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