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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于标签传播网络的质谱成像空间超分辨重构方法及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：CN119323519B 。

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：202411349381.4，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权基于标签传播网络的质谱成像空间超分辨重构方法及系统是由董继扬;朱宇涛;先后松;郭磊;许晶晶设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于标签传播网络的质谱成像空间超分辨重构方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于标签传播网络的质谱成像空间超分辨重构方法及系统，方法包括：对MSI数据进行预处理，得到MSI数据的低维表示；将低维表示与H&E染色图像进行配准；对H&E染色图像进行空间分割得到多个图像块，为每一个图像块构建一个标签传播网络；将MSI数据作为网络中匹配节点的标签，并沿网络传播，同时更新网络节点的标签；将节点标签与基于统计的特征进行融合，构建回归模型计算各超像素的特征，实现MSI的空间超分辨重构。本发明在MSI中融合了H&E图像的结构信息，并通过局部的仿射变换配准实现全局的多模态配准，将H&E染色显微图像替换为其它模态的高分辨率医学图像，可以实现其它模态驱动的质谱成像超分辨重构，提高MSI空间分辨率。

本发明授权基于标签传播网络的质谱成像空间超分辨重构方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于标签传播网络的质谱成像空间超分辨重构方法，其特征在于，包括： MSI数据预处理步骤，对原始质谱成像MSI数据进行预处理，得到一个三维的MSI数据矩阵X；对数据矩阵X的谱数据进行降维，得到MSI数据的低维表示E； 图像配准步骤，利用刚体变换和图像裁剪使MSI数据的低维表示E与Hamp;E染色显微图像H初步对齐，得到粗配准的MSI图像；将E的空间分辨率上采样至Hamp;E染色显微图像的分辨率，并通过局部仿射变换，将上采样的MSI数据与Hamp;E染色图像H进行精确配准，得到配准后的MSI上采样数据矩阵R； 标签传播网络构建步骤，对Hamp;E染色图像H进行空间分割，得到多个图像块；对每个图像块构建一个标签传播网络G，网络的节点为Hamp;E染色图像H图像像素，网络的连接边表示两个相应像素的邻域结构相似性； 标签的生成与传播步骤，在每个标签传播网络G内，将MSI上采样数据矩阵E作为标签传播网络G中对应节点的标签，并将已知标签沿着连接边在网络G中传播至带有未知标签的节点，迭代更新网络G的节点状态，作为各节点的MSI特征； MSI超分辨重构步骤，提取Hamp;E染色图像H各像素的统计特征，并将统计特征与标签传播网络对应节点的MSI特征进行融合，构成一个特征矢量；建立MSI数据与特征矢量之间的回归关系，重构出高空间分辨率的MSI图像S； 所述图像配准步骤，具体包括： 将MSI数据的低维表示E进行上采样，得到与Hamp;E染色显微图像H具有相同的空间分辨率的MSI数据矩阵； 提取Hamp;E染色图像H和上采样的MSI数据矩阵的特征点并配对，任意三个相邻特征点构成一个图像Patch； 对Hamp;E染色图像H和上采样的MSI数据矩阵的对应图像Patch逐个进行仿射变换配准，得到配准的MSI上采样数据矩阵R； 所述标签传播网络构建步骤，具体包括： 对Hamp;E染色图像H进行空间分割，获得多个图像块；对每个图像块构建一个标签传播网络G，网络的节点对应Hamp;E染色图像H的像素； 以像素局部区域的Hamp;E染色值作为特征矢量，计算两个像素之间的结构相似性，并将其作为对应节点之间的连接边权重，得到标签传播网络G； 所述标签的生成与传播步骤，具体包括： 将MSI上采样数据矩阵R作为标签传播网络G中对应节点的标签，并将标签沿着连接边在网络G中传播，更新其它节点的状态； 结合各个标签传播网络的传播结果，得到各节点的MSI特征； 所述MSI超分辨重构步骤，具体包括： 利用多种特征提取方法获取Hamp;E染色图像H中各像素的统计特征，并将统计特征与标签传播网络对应节点的MSI特征进行融合，组成各像素的融合特征； 构建立像素的融合特征与其MSI特征之间的回归模型，预测上采样像素的MSI数据，得到超分辨重构的MSI图像S。

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