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龙图腾网获悉森尼布鲁克研究院申请的专利用于执行染色剂去卷积的系统和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：CN119301632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202380043377.2，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权用于执行染色剂去卷积的系统和方法是由陈佳楠;A·马特尔设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于执行染色剂去卷积的系统和方法在说明书摘要公布了：公开了采用基于深度图像先验的神经网络结构和相关联训练方案的染色剂去卷积方法和系统。示例染色剂去卷积网络采用自动编码器网络来生成与彩色目标图像相关联的多种染色剂的染色剂浓度图，而无需基于大型参考图像数据集进行训练。使用损失函数来训练所述染色剂去卷积网络，所述损失函数促进正确图像生成以及所述自动编码器网络所生成的所述染色剂浓度图之间的分离。所述基于深度图像先验的染色剂去卷积网络可被配置为对适配的物理模型进行编码，所述物理模型包括对背景照明以及吸收对浓度和波长的非线性依赖性进行建模的一组参数。可在没有先前训练数据的情况下执行的染色剂去卷积的本示例方法因此可泛化为适应多种染色剂和先前未表征的染色剂类型，并且可被扩展为执行染色剂归一化。

本发明授权用于执行染色剂去卷积的系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种对彩色目标图像执行染色剂去卷积的方法，所述方法包括： 提供染色剂去卷积网络，所述染色剂去卷积网络包括： 多个卷积自动编码器神经网络，每个卷积自动编码器神经网络被配置为处理相应的输入数据集以生成相应的输出数据集，每个输入数据集包括相应的二维阵列，所述相应的二维阵列的尺寸等于所述彩色目标图像的像素尺寸； 吸光度计算模块，所述吸光度计算模块被配置为采用吸光度模型来生成颜色吸光度图像，所述颜色吸光度图像通过处理多个染色剂矢量和多个染色剂浓度图来生成，其中每个染色剂矢量和每个染色剂浓度图与相应的染色剂相关联； 所述吸光度计算模块操作性地耦合到所述多个卷积自动编码器神经网络，使得每个染色剂浓度图从相应的卷积自动编码器神经网络的所述输出数据集中获得；以及 根据染色剂去卷积损失函数来训练所述染色剂去卷积网络，所述染色剂去卷积损失函数包括： 第一损失分量，所述第一损失分量被配置为最小化与所述彩色目标图像相关联的生成损失；以及 第二损失分量，所述第二损失分量被配置为提供染色剂浓度图之间的排斥损失并促进所述染色剂浓度图之间的分离； 使得在所述训练之后，所述染色剂浓度图相应地表示所述彩色目标图像内的所述染色剂的去卷积的染色剂浓度图。

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