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龙图腾网获悉江苏鼎泰药物研究(集团)股份有限公司申请的专利基于深度学习的肝脏单细胞坏死智能识别方法、系统及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：CN121563996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610097493.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的肝脏单细胞坏死智能识别方法、系统及存储介质是由李浩运;朱冉;张亚菲;吕娟;戴梦君;吴阳阳;叶倩;张凯;孙凤娇;张媛设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的肝脏单细胞坏死智能识别方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的肝脏单细胞坏死智能识别方法、系统及存储介质，该方法包括：获取对肝脏WSI图像中的单细胞坏死病变进行标注后的WSI标注文件并切分，获取Tile与Mask文件；生成训练集与测试集；构建基于编码器‑解码器对称架构的ResUNet模型并训练获得识别模型；训练过程引入基于阳性像素占比的权重，用于放大正样本损失；利用测试集对识别模型进行评估和验证后，获得训练好的识别模型；封装训练好的识别模型并部署后，对输入的WSI图像进行智能识别，输出单细胞坏死病变识别结果。通过本发明可实现交互式即时推理反馈和可视化结果，为毒性病理评估提供高效、准确、标准化的技术解决方案。

本发明授权基于深度学习的肝脏单细胞坏死智能识别方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的肝脏单细胞坏死智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取对肝脏WSI图像中的单细胞坏死病变进行标注后的WSI标注文件，并将WSI标注文件与源WSI图像关联； 步骤2、对WSI标注文件进行切分操作，获得切分后的Tile与Mask文件；其中，Tile输出格式为PNG格式图像，Mask输出格式使用PNG、NPY双格式并行输出，尺寸与Tile一致，每个Tile均对应有两种格式的Mask；其中，当Tile中包含多个重叠病变区域时，在Mask中对多个病变使用融合操作合并，记录每张Mask的阳性占比并保存于阳性占比日志中； 步骤3、基于分割操作获得的Tile与Mask文件，采用基于病变级别与WSI内部分层的数据集划分策略，生成训练集与测试集； 步骤4、构建基于编码器-解码器对称架构的ResUNet模型； 步骤5、利用所述训练集训练所述基于编码器-解码器对称架构的ResUNet模型，并基于融合BCE损失、Dice损失与Tversky损失的复合损失函数指导模型训练过程，获得肝脏单细胞坏死识别模型；其中在所述BCE损失中引入基于阳性占比的权重，用于放大正样本损失； 步骤6、利用所述测试集对训练获得肝脏单细胞坏死识别模型进行评估和验证后，获得训练好的识别模型； 步骤7、封装所述训练好的识别模型并部署后，对输入的WSI图像进行智能识别，输出单细胞坏死病变识别结果。

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