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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种荧光显微信号检测模型的构建方法及其应用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：CN119693942B 。

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：202411736891.7，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种荧光显微信号检测模型的构建方法及其应用是由张冯頔;高军涛;黄儒麒;辛美倩设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种荧光显微信号检测模型的构建方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明涉及信号识别和定位技术领域，公开一种荧光显微信号检测模型的构建方法及其应用。本发明是一种基于自监督深度学习的拟合方法，通过将荧光显微镜信号表征为感兴趣模式PatternofInterest，POI或其组合，并利用自监督深度学习框架在大感受野中执行并行POI拟合和全局去噪，以无监督学习方式实现在严重噪声和强荧光背景下的超高密度荧光显微信号检测，同时保持很高的通用性和易用性。该方法可以通过简单地设置提供给荧光显微信号检测模型的POI示例，并调整一个与灵敏度相关的超参数来简便地适配到各种荧光显微信号检测任务中去，均实现显著的性能提升。

本发明授权一种荧光显微信号检测模型的构建方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种荧光显微信号检测模型的构建方法，其特征在于，包括： 获取原始荧光显微镜图像Iori，其中，原始荧光显微镜图像Iori中的荧光显微镜信号已表征为感兴趣模式PatternofInterest，POI或其组合； 初始化深度学习模型 利用深度学习模型将原始荧光显微镜图像Iori转换为拟合图Ifit，其中，拟合图Ifit编码有原始荧光显微镜图像Iori中POI的位置信息和幅度； 将拟合图Ifit与预设POI示例进行分组卷积，得到去噪图像Idns； 最大化原始荧光显微镜图像Iori和去噪图像Idns之间的L2相似度，并且，最小化拟合图Ifit的L1正则化项，以优化深度学习模型 初始化解码模块 利用解码模块从拟合图Ifit中解码得到原始荧光显微镜图像Iori中POI的位置信息； 从原始荧光显微镜图像Iori中减去去噪图像Idns，得到噪声图像Ins； 将噪声图像Ins与拟合图Ifit在通道维度上的总和进行合并，得到噪声拟合图并且基于噪声拟合图估计得到原始荧光显微镜图像Iori中POI的幅度； 结合估计得到的原始荧光显微镜图像Iori中POI的幅度、预设POI示例以及解码得到的原始荧光显微镜图像Iori中POI的位置信息，得到合成图像Isyn； 最大化合成图像Isyn和去噪图像Idns之间的L1相似度，以优化解码模块 结合优化后的深度学习模型和解码模块得到荧光显微信号检测模型。

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