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龙图腾网恭喜珀金埃尔默细胞科技德国公司;珀金埃尔默健康科学加拿大股份有限公司申请的专利使用深度学习重建相位图像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：CN114730477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202080078559.X，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权使用深度学习重建相位图像是由考珀·帕洛;阿卜杜勒拉赫曼·阿尔海米设计研发完成，并于2020-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用深度学习重建相位图像在说明书摘要公布了：各方面涉及使用机器学习技术由多个焦平面处的明场图像重建相位图像。可使用包括匹配图像集的训练数据集来训练机器学习模型，每个匹配图像集包括在不同焦平面处的多个明场图像以及可选地对应的真值相位图像。初始训练数据集可包括基于样品的基本上没有诸如灰尘的非所要的视觉伪影的图像视图而选择的图像。然后可基于模拟至少一个视觉伪影来修改所述训练数据集的所述明场图像，从而生成用于训练所述模型的增强的训练数据集。可将所述机器学习模型的输出与所述真值相位图像进行比较以训练所述模型。可使用已训练的模型来由输入数据集生成相位图像。

本发明授权使用深度学习重建相位图像在权利要求书中公布了：1.一种用于生成相位图像的计算机实现方法，所述方法包括： 接收包括一个或多个匹配图像集的训练数据集，其中每个匹配图像集包括： 对应于样品的图像视图的多个明场图像，所述多个明场图像中的每一者对应于不同的焦平面；以及 基于所述多个明场图像生成的真值相位图像； 选择至少一个视觉伪影来进行模拟； 通过修改所述接收到的训练数据集的所述一个或多个匹配图像集中的至少一者以模拟所述样品的所述图像视图中的所述至少一个所选的视觉伪影来生成一个或多个额外的匹配图像集，其中修改给定的匹配图像集包括基于所述至少一个所选的视觉伪影来修改所述对应的多个明场图像中的至少一者； 将所述一个或多个额外的匹配图像集添加到所述训练数据集； 基于所述训练数据集来训练机器学习模型，其中训练所述机器学习模型是基于将针对给定的匹配图像集的所述机器学习模型的所生成的输出与所述对应的真值相位图像进行比较； 接收第一输入明场图像和第二输入明场图像；以及 使用所述已训练的机器学习模型来生成对应于所述第一输入明场图像和所述第二输入明场图像的相位图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人珀金埃尔默细胞科技德国公司;珀金埃尔默健康科学加拿大股份有限公司，其通讯地址为：德国汉堡；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。