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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种H＆E染色显微图像驱动的质谱成像超分辨重构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：CN115272069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202210729711.7，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种H＆E染色显微图像驱动的质谱成像超分辨重构方法是由董继扬;先后松;郭磊;朱晋宇设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种H＆E染色显微图像驱动的质谱成像超分辨重构方法在说明书摘要公布了：一种H&E染色显微图像驱动的质谱成像超分辨重构方法，涉及图像处理。将MSI原始数据进行谱峰对齐、谱峰提取、归一化、基线校正和压缩降维等预处理，得到MSI的离子图像数据和降维数据；基于深度神经网络构建超分辨重构模型；将高分辨H&E显微图像和MSI降维数据作为输入，让模型自动配准和自监督学习，实现MSI降维数据的超分辨重构；利用迁移学习实现MSI离子图像的超分辨重构。利用MSI降维数据的超分辨图像对H&E图像进行迭代配准，避免由于单离子图像信息量少、信噪比低和空间分辨率低等因素造成H&E图像的矫正误差；将H&E染色显微图像替换为其它模态的高分辨医学图像，可实现其它模态驱动的质谱成像超分辨重构。

本发明授权一种H＆E染色显微图像驱动的质谱成像超分辨重构方法在权利要求书中公布了：1.一种Hamp;E染色显微图像驱动的质谱成像超分辨重构方法，其特征在于包括如下步骤： 1MSI数据采集和预处理：利用质谱成像仪采集待分析组织切片在二维点阵上的质谱数据，对所获得的质谱数据预处理后，得到待分析组织切片的MSI离子图像X； 2Hamp;E染色显微图像分析：取待分析组织切片的一个相邻切片，进行清洗、苏木素染色、伊红染色、脱水透明、晾干封片、显微镜镜检，得到高分辨Hamp;E染色显微图像Y； 3MSI数据压缩：对MSI离子图像X的谱数据进行无监督压缩降维，得到待分析组织切片MSI降维数据E； 4超分辨重构模型的构建：构建基于深度神经网络的端到端超分辨重构模型设计模型的损失函数以及相应的模型优化器，对参数进行初始化； 1构建基于STN的配准网络，以消除Hamp;E染色显微图像YH×V×3与MSI降维数据Eh×v×3间的位置偏移； 2构建映射网络，基于配准后的Hamp;E染色图像映射生成MSI预测图EFH×V×3； 3构建融合网络，以Hamp;E染色图像和MSI降维数据Eh×v×3的空间特征为基础，生成融合图像ZH×V×3，融合网络由编码器和解码器构成； 4构建滤波网络，消除Hamp;E染色图像中冗余的特征，生成MSI降维数据的超分辨图像SH×V×3，滤波网络由4层CNN模块组成； 5选择自适应矩估计优化器； 6超分辨重构模型的损失函数设计如下： 其中，ω1,ω2,ω3,ω4,ω5为正则化参数，用于降低配准误差；使得融合图像ZH×V×3与Hamp;E染色图像的特征分布趋于一致；用于降低相邻像素之间的误差；使得融合图像ZH×V×3与降维数据Eh×v×3的空间结构趋于一致；用于滤除Hamp;E染色图像中特有的特征； 5降维数据超分辨重构模型的训练：超分辨重构模型自监督学习，得到待分析组织切片MSI的降维数据E的超分辨重构图像S； 6离子图像超分辨模型的迁移学习：将超分辨重构模型迁移到离子图像Xi的超分辨模型中，利用迁移学习实现MSI离子图像的超分辨重构。

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