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龙图腾网获悉杭州济扶科技有限公司申请的专利一种快速高精度细胞识别及分割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：CN116630970B 。

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：202310731503.5，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种快速高精度细胞识别及分割方法是由肖红江;陈荣周;肖声平设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种快速高精度细胞识别及分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种快速高精度细胞识别及分割方法，包括对细胞图像及对应掩码进行仿射、放大变换，计算出中心掩码，构造多编码‑自动编码器模型，训练网络模型，利用网络模型进行细胞识别分割，利用分水岭算法将细胞图像进行分割，得到单独的细胞图像及掩码；本发明克服了传统以语义分割为主的算法在处理细胞粘连上性能较低的缺陷，又吸取了实例分割算法对细胞分割的优势，同时避免了使用实例分割算法所带来的空间和计算复杂度，具有模型简单、兼容性高、速度快和扩展性强的有益效果。

本发明授权一种快速高精度细胞识别及分割方法在权利要求书中公布了：1.一种快速高精度细胞识别及分割方法，包括以下步骤： 步骤1：给定任意一组细胞图像组及每张细胞图像对应的掩码，对图像组及掩码分别进行仿射、放大变换，得到新图像组和对应的新掩码； 步骤2：依次计算新掩码中的细胞的像素中心，得到中心掩码； 步骤3：构造多编码-自动编码器模型，新图像组为编码器模型的输入，编码器模型的输出为隐含空间； 步骤4：将隐含空间利用PCA算法进行降维处理，得到三维的隐藏变量； 步骤5：将隐藏变量利用自聚类算法K-Means进行聚类，将隐藏变量变为若干聚类； 步骤6：利用步骤1中的新图像组和新掩码训练细胞掩码识别网络并得到训练完成的第一网络模型，利用步骤1中的新掩码组和未变化前的掩码训练细胞掩码识别网络并得到训练完成的第二网络模型； 步骤7：利用步骤5中的若干聚类分别训练第一网络模型和第二网络模型，得到优化后的第一优化模型和第二优化模型； 步骤8：使用第一优化模型计算出待分割细胞图像的掩码，使用第二优化模型计算出待分割细胞图像的掩码，再以掩码为种子点，为前景，实现对细胞的精准分割，得到单个细胞掩码； 步骤3中多编码-自动编码器模型还对不同的空间变化设置了不同的编码器，编码器输入为图像，输出为隐含向量，多编码-自动编码器内还设有解码器，解码器输入为隐含向量，输出为隐含空间。

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