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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种多重免疫组化图像生成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：CN119942217B 。

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：202510099906.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种多重免疫组化图像生成方法是由邵立智;荀天旺;尚文婷;陈鹏;王立俊设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多重免疫组化图像生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多重免疫组化图像生成方法，包括：获取H&E数据集和配对的mIHC数据集并进行预处理；构建mIHC生成模型；训练mIHC生成模型；将测试集中的H&E图像输入到训练后的mIHC生成模型获得生成的mIHC图像结果，并对mIHC图像的生成结果进行可视化。本发明通过mIHC生成模型利用容易获取的H&E图像可以快速准确的获取mIHC图像，并避免了传统的化学染色过程，降低了获取mIHC图像的成本，为mIHC图像的获取提供方便准确的工具，从而提供癌症等病理学信息，并能够缩短疾病的诊断和分析周期，有利于对患者的及时诊断和治疗；通过mIHC生成模型利用H&E图像生成的mIHC图像本身和H&E图像是严格配准的，因此可以准确的结合H&E图像和mIHC图像进行疾病诊断，从而提高疾病诊断分析的准确性。

本发明授权一种多重免疫组化图像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种多重免疫组化图像生成方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤： 1获取Hamp;E数据集和配对的mIHC数据集组成数据集并进行预处理，将预处理后的数据集划分为训练集和测试集； 在步骤1中，所述预处理具体是指：对Hamp;E数据集中Hamp;E图像的WSI数据、mIHC数据集中mIHC图像的WSI数据使用valis方法进行配准，然后对Hamp;E图像的WSI数据、mIHC图像的WSI数据进行四倍下采样，再切割为128×128大小的图像对； 2构建mIHC生成模型，mIHC生成模型包括mIHC图像生成器网络和mIHC图像判别器网络；所述mIHC图像生成器网络包括病理基础模型编码器、局部特征编码器、具备注意门短连接的解码器；局部特征编码器的第一、二、三、四、五输出层分别与具备注意门短连接的解码器的第三、四、五、六、七输入层一一对应连接； 在步骤2中，所述病理基础模型编码器在PLIP病理基础模型图像编码器的基础上增加重组层和投影层；经过多头自注意力模块进行特征提取和编码，进入重组层，重组层首先将多头自注意力模块得到的特征矩阵的第一维度中代表类别编码的第一个特征去除，得到尺度大小为49，768的特征矩阵，然后将第一维度的49个特征按空间位置进行重组，得到7，7，768大小的特征矩阵，然后将第三维度调整到第一维度前，获得768，7，7大小的特征矩阵；进入投影层，投影层通过卷积得到尺度大小为512，7，7大小的特征矩阵，卷积核大小为3×3，步长为1，输出通道为512；输出为由投影层得到的特征矩阵； 3训练mIHC生成模型，得到训练后的mIHC生成模型； 4将测试集中的Hamp;E图像输入到训练后的mIHC生成模型获得生成的mIHC图像结果，并对mIHC图像的生成结果进行可视化。

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