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龙图腾网获悉香港科技大学申请的专利无载玻片组织学成像方法和系统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：CN114365179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202080063496.0，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权无载玻片组织学成像方法和系统是由黄子维;张艳;康雷;李秀丰;黄希雯设计研发完成，并于2020-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本无载玻片组织学成像方法和系统在说明书摘要公布了：用于从多个散斑照明的低分辨率图像生成重构的基于紫外的自发荧光显微术UV‑AtuoM图像形式的无载玻片组织学图像的计算机实现的方法530、系统100、201和计算机可读介质。用于从例如UV‑AutoM图像或基于紫外的声光显微术UV‑PAM图像1110的灰度输入图像生成伪苏木精和伊红HE染色图像1120形式的无载玻片组织学图像的计算机实现的方法1150、系统100、201和计算机可读介质。

本发明授权无载玻片组织学成像方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种生成伪苏木精和伊红HE染色图像的计算机实现的方法，其中，所述方法包括： 接收输入图像，所述输入图像是未标记样本的基于紫外的自发荧光显微术UV-AutoM图像或基于紫外的光声显微术UV-PAM图像，其中，所述输入图像是灰度图像； 使用生成式对抗网络将所述输入图像变换为所述输入图像的伪HE染色图像；和 输出所述伪HE染色图像， 其中，以UV-AutoM图像的形式接收的所述输入图像是从根据扫描轨迹捕获的散斑照射的图像的序列生成的估计的UV-AutoM图像，其中，与所述序列中的每个散斑照射的图像相比，所述估计的UV-AutoM图像具有更高的分辨率， 其中，所述估计的UV-AutoM图像通过以下方式生成： a基于对所述散斑照射的图像的序列的平均值进行插值来初始化高分辨率图像对象； b对于所述序列中的每个散斑照射的图像： i通过在计算上将所述高分辨率图像对象移位到所述扫描轨迹中的特定位置来生成所述估计的散斑照射的图像； ii基于频域中的所述估计的散斑照射的图像和光学传递函数，确定频域中的经滤波的对象-图案复合； iii基于频域中的所述估计的散斑照射的图像、频域中的相应的捕获的散斑照射的图像、频域中的所述经滤波的对象-图案复合和所述光学传递函数，确定频域中的更新的估计的散斑照射的图像； iv基于所述更新的估计的散斑照射的图像、空间域中的所述估计的散斑照射的图像和散斑图案更新所述高分辨率图像对象； v基于更新的估计的散斑照射的图像、所述估计的散斑照射的图像和所述高分辨率图像对象更新散斑图案；和 vi将Nesterov动量加速度应用于所述高分辨率图像对象和所述散斑图案；以及 c迭代地执行步骤b直到检测到重构所述高分辨率图像对象的收敛，所述高分辨率图像对象是估计的UV-AutoM图像，在厘米尺度成像区域上具有增强的亚细胞分辨率。

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