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龙图腾网获悉成都华西精准医学产业技术研究院有限公司申请的专利虚拟染色模型的训练方法和明场虚拟染色图像的生成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：CN115019130B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210646705.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权虚拟染色模型的训练方法和明场虚拟染色图像的生成方法是由步宏;李凤玲;向旭辉;李丽;陈杰;赵林;包春娟设计研发完成，并于2022-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本虚拟染色模型的训练方法和明场虚拟染色图像的生成方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种虚拟染色模型的训练方法和明场虚拟染色图像的生成方法；虚拟染色模型的训练方法包括：获取训练数据；进行第一配准，获得第一训练数据集；进行第二配准，获得第二训练数据集；采用卷积神经网络模型搭建虚拟染色模型；将第一训练数据集送入所述虚拟染色模型进行训练；在所述虚拟染色模型的损失函数收敛后，使用第二训练数据集对所述虚拟染色模型进行训练。本申请提出的方法将由免疫荧光下或其他成像技术获得的组织未染色切片的暗场图像，通过图像配准，结合传统图像处理、深度学习图像生成，自动生成动态倍率、多尺度、多类型的明场虚拟染色图像；该生成的图像与真实的染色图像区域一致，为病理医生进行快速、准确的诊断提供支持。

本发明授权虚拟染色模型的训练方法和明场虚拟染色图像的生成方法在权利要求书中公布了：1.一种虚拟染色模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取训练数据；所述训练数据包括一种暗场扫描图像和与其对应的多种明场扫描图像； 将暗场扫描图像和对应的多种明场扫描图像进行第一配准，获得第一训练数据集；将暗场扫描图像和对应的多种明场扫描图像进行第二配准，获得第二训练数据集；其中，所述第二配准的精度大于所述第一配准的精度； 采用卷积神经网络模型搭建虚拟染色模型，包括：采用生成对抗卷积神经网络模型搭建虚拟染色模型；配置模型的生成器，将生成器的输出层配置为多个分支，每个分支对应一种明场图像；配置模型的判别器，判别器的输入层和输出层的分支数量与生成器的输出层分支数量相同； 将第一训练数据集送入所述虚拟染色模型进行训练，包括：将暗场扫描图像归一化之后送入生成器，经过卷积池化和非线性层后输出生成的图像，输出层每个分支对应一个明场扫描图像；判别器对输出结果进行二分类，输出层的多个分支分别输出多个明场扫描图像的二分类结果；其中，采用第一训练数据集进行训练的过程中，目标函数为： LGANG,DY,X,Y＝Ey-Pdatay[logDy]+Ex-Pdatax[log1-DYGx]； 其中，模型映射关系G表示X转换到Y的生成器，即Gx＝y；X表示暗场扫描图像的图像域，Y表示模型生成的明场虚拟染色图像的图像域；DY为判别器；x为暗场扫描图像，y为模型生成的明场虚拟染色图像；x-Pdatax和y-Pdatay表示数据的分布；E为数学期望； 在所述虚拟染色模型的损失函数收敛后，使用第二训练数据集对所述虚拟染色模型进行训练； 其中，虚拟染色模型的循环一致性损失定义为： LcycF,G,X,Y＝Ex-Pdatax[||FGx-x||] +Ex-Pdatax[log1-DYGx]； 其中，模型映射关系F表示Y转换到X的生成器，即Fy＝x； 采用第二训练数据集进行训练的过程中，目标函数为： LcGANG,D＝Ex,y[logDx,y]+Ex,z[log1-Dx,Gx,z]； LL1G＝Ex,y,z[||y-Gx,z||1]。

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