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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于仿真数据和模型深度学习的荧光显微数据重建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：CN119168893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411307377.1，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于仿真数据和模型深度学习的荧光显微数据重建方法是由李玥;刘华锋设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于仿真数据和模型深度学习的荧光显微数据重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于仿真数据和模型引导深度学习的低信噪比荧光显微数据重建方法，该方法以低光剂量成像条件下采集的真实生物样本数据为参考，使用成像方程生成一系列仿真数据，并设计了一种导向滤波级联理查德森‑露西去卷积模型驱动的深度学习网络结构，使用仿真数据训练这一网络结构可以直接用于真实采集的低信噪比数据上，实现低信噪比数据的高信噪比、高分辨率重建。本发明方法能简单有效地提升低信噪比成像条件下采集图像的质量，且能缓解深度学习方法对真实采集数据的依赖性，大大降低了深度学习数据收集过程的难度，有利于智能化活细胞荧光长时程成像信息的获取。

本发明授权基于仿真数据和模型深度学习的荧光显微数据重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于仿真数据和模型引导深度学习的低信噪比荧光显微数据重建方法，包括如下步骤： 1对生物样本进行荧光标记，在极低光剂量成像条件下使用荧光显微镜对生物样本进行图像采集，通过将采集到的一系列二维图像堆叠得到生物样本的三维荧光显微图像； 2根据成像参数通过测量或模拟得到荧光显微镜的点扩展函数，通过插值使其轴向像素尺寸与横向像素尺寸一致； 3生成一个三维全零矩阵，使用位置随机函数在该矩阵随机位置设置一定密度的限定尺寸范围的随机大小的球结构、圆环状结构和三维空间线结构，各结构具有限定范围内的随机强度，然后对整个矩阵加上一个常数背景，得到仿真数据； 4使用三维高斯函数对所述仿真数据进行模糊，使其尖锐的边界变得平滑，并对其轴向进行降采样，使其横向像素尺寸与轴向像素尺寸的比值与所述三维荧光显微图像的对应比值相同，得到干净无噪的参考数据； 5使用点扩展函数通过成像方程对所述仿真数据进行退化，使其具有和三维荧光显微图像相似的模糊，进而对其轴向进行降采样，得到仿真模糊的降采样模糊数据； 6通过泊松随机过程和高斯随机过程在所述降采样模糊数据中引入随机噪声，得到仿真退化数据； 7重复执行步骤3～6，得到大量由仿真退化数据及其对应参考数据组合的数据对，将所有数据对划分为训练集和验证集； 8构建导向滤波级联理查德森‑露西去卷积模型驱动的深度学习网络，利用训练集数据对中的仿真退化数据作为网络的输入，对应的参考数据作为网络输出的标签，进而通过损失函数对该网络进行训练，并用验证集对网络性能进行测试； 9将生物样本的三维荧光显微图像输入至训练完成的深度学习网络中，即可输出高质量的重建图像。

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