买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于扩散模型的超分荧光图像重建方法及相关设备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：CN120598780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511076888.1，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于扩散模型的超分荧光图像重建方法及相关设备是由金一;林坤;戴俊康;陈怀安设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型的超分荧光图像重建方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于扩散模型的超分荧光图像重建方法及相关设备，该方法适用于结构光照明显微镜超分辨率成像技术领域，该方法为：获取待重建显微图像；将待重建显微图像输入预先训练好的残差通道注意力网络进行预处理，得到第一预处理结果；将第一预处理结果输入预先训练好的扩散模型的反向阶段进行迭代去噪采样，以得到与待重建显微图像对应的重建后的超分荧光图像。本方案使用扩散模型的渐进式生成机制和残差通道注意力网络的预处理结果进行图像重建，有效克服神经网络频谱偏置的问题，在图像重建中展现出更优的细节还原能力，提高图像重建效果。

本发明授权一种基于扩散模型的超分荧光图像重建方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的超分荧光图像重建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待重建显微图像； 将所述待重建显微图像输入预先训练好的残差通道注意力网络进行去噪和预测，以得到第一预处理结果，所述第一预处理结果至少包括：去噪得到的第一去噪图像和预测得到的第一点扩散函数； 将所述第一预处理结果输入预先训练好的扩散模型的反向阶段进行迭代去噪采样，以得到与所述待重建显微图像对应的重建后的超分荧光图像； 其中，所述残差通道注意力网络和所述扩散模型基于预设的半合成数据集训练得到； 基于预设的半合成数据集训练得到所述残差通道注意力网络和所述扩散模型的过程，包括： 基于显微成像系统的光学退化模型，构建覆盖亚细胞结构的半合成数据集，所述半合成数据集至少包括不同信噪比和分辨率的原始图像； 利用所述半合成数据集和损失函数，训练残差通道注意力网络直至收敛； 获取第二预处理结果，所述第二预处理结果由收敛后的所述残差通道注意力网络对所述半合成数据集中的原始图像进行预处理得到，所述第二预处理结果至少包括：去噪得到的第二去噪图像和预测得到的第二点扩散函数； 利用所述第二预处理结果训练扩散模型直至收敛，其中，在所述扩散模型的反向阶段，通过交叉注意力机制约束生成过程。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学技术大学，其通讯地址为：230026 安徽省合肥市包河区金寨路96号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。