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龙图腾网获悉江苏智先生信息科技有限公司申请的专利一种骨肿瘤的图像增强方法及其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：CN120525724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202511032682.9，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种骨肿瘤的图像增强方法及其系统是由陈再精;李蕊;郑晓峰;程辉设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种骨肿瘤的图像增强方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种骨肿瘤的图像增强方法及其系统，包括：步骤1：采集骨肿瘤病理图像，并对骨肿瘤病理图像进行模糊处理，将经过模糊处理的骨肿瘤病理图像作为输入数据集，将原始骨肿瘤病理图像作为输出数据集；步骤2：构建图像超分辨率增强模型，利用输入数据集和输出数据集对图像超分辨率增强模型进行训练，直至图像超分辨率增强模型的损失函数值趋于收敛；步骤3：实时获取需要增强的骨肿瘤病理图像，输入完成训练的图像超分辨率增强模型，生成完成图像超分辨率增强的骨肿瘤病理图像，本发明解决了常规的图像超分辨率增强方法导致病理图像当中细微病理组织部分的图像失真的问题。

本发明授权一种骨肿瘤的图像增强方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种骨肿瘤的图像增强方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：采集骨肿瘤病理图像，并对骨肿瘤病理图像进行模糊处理，将经过模糊处理的骨肿瘤病理图像作为输入数据集，将原始骨肿瘤病理图像作为输出数据集； 所述步骤1具体包括： 步骤1.1：采集骨肿瘤病理图像，并裁剪为统一的尺寸，针对每个骨肿瘤病理图像，采用式1的方式对每个通道进行模糊处理，其中，fx,y为每个像素的像素值，gx,y为模糊处理后每个像素的像素值，x和y分别表示像素的横坐标和纵坐标，k为预设的滤波过程中邻域的大小，m和n的值均为k2向下取整，用于控制滤波过程中邻域的边界，i和j用于在滤波过程中遍历邻域边界内的像素： 式1； 步骤1.2：将步骤1.1经过模糊处理的骨肿瘤病理图像组成有序集合，生成输入数据集； 步骤1.3：将输入数据集当中每个经过模糊处理的骨肿瘤病理图像对应的原始骨肿瘤病理图像组成有序集合，组成输出数据集； 步骤2：构建图像超分辨率增强模型，利用输入数据集和输出数据集对图像超分辨率增强模型进行训练，直至图像超分辨率增强模型的损失函数值趋于收敛； 所述步骤2具体包括： 步骤2.1：构建图像超分辨率增强模型，并进行参数初始化，其中，所述图像超分辨率增强模型的处理流程为： 通过一个卷积层提取输入图像的特征，生成初始特征图； 通过N个有序的残差网络层依次处理初始特征图，生成中间特征图，其中，每个残差网络层包含两个卷积层和激活函数，每个残差网络层的输入为前一个残差网络层的输出，首个残差网络层的输入为初始特征图，每个残差网络层的输出均与初始特征图建立残差连接； 通过N个有序的上采样层依次对中间特征图进行上采样，生成输入图像相同尺寸的最终特征图作为图像超分辨率增强模型的输出，其中，每个上采样层的输出均与中间特征图和对应层级的残差网络层的输出同时建立残差连接； 步骤2.2：将输入数据集输入图像超分辨率增强模型，输出数据集作为图像超分辨率增强模型的目标输出，使用均方误差损失函数作为梯度下降的目标，迭代的对图像超分辨率增强模型进行训练，直至均方误差损失函数的函数值趋于收敛； 步骤3：实时获取需要增强的骨肿瘤病理图像，输入完成训练的图像超分辨率增强模型，生成完成图像超分辨率增强的骨肿瘤病理图像； 所述步骤3具体包括： 步骤3.1：实时获取需要增强的骨肿瘤病理图像，输入完成训练的图像超分辨率增强模型，生成第一图像； 步骤3.2：计算第一图像与实时获取的需要增强的骨肿瘤病理图像之间的差值，组成差值图像，将差值图像的每个像素值与预设值t相乘，生成第二图像，其中，t的取值范围为0,1]； 步骤3.3：将第二图像与实时获取的需要增强的骨肿瘤病理图像相互叠加，生成完成图像超分辨率增强的骨肿瘤病理图像。

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