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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于改进Cycle-GAN的H&E染色病理图像颜色归一化方法和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：CN115861180B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202211396162.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进Cycle-GAN的H&E染色病理图像颜色归一化方法和系统是由刘娟;彭远帆设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进Cycle-GAN的H&E染色病理图像颜色归一化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进Cycle‑GAN的H&E染色病理图像颜色归一化方法和系统，其中的方法分为三个阶段：第一个阶段，将图像转换为光密度空间OD后，利用SVD来进行颜色反卷积，从而获取染色颜色矩阵。根据训练集的染色颜色矩阵来对其进行聚类并划分域A和域B。第二个阶段使用图像的染色颜色矩阵作为模型的辅助输入，对改进自cycle‑GAN的颜色归一化生成对抗网络模型进行训练，通过正向循环周期和后向循环周期学习将不同颜色模式的图片转换为相对统一的颜色模式。第三个阶段基于cycle‑GAN的颜色归一化生成对抗网络模型就能够将待归一化的图片向域B做颜色归一化，保存上述基于改进cycle‑GAN的生成器A，向生成器A输入任意图片亦可得到颜色模式统一的归一化结果。

本发明授权一种基于改进Cycle-GAN的H&E染色病理图像颜色归一化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进Cycle‑GAN的HE染色病理图像颜色归一化方法，其特征在于，包括： S1：获取原始图像数据集，原始图像数据集中包括具有多种颜色模式的HE染色病理图像； S2：对原始图像数据集中的每一张HE染色病理图像，求取染色颜色矩阵； S3：采用K均值算法在染色颜色矩阵上进行聚类，将最大的类中最接近聚类中心的部分图像划分至颜色模式统一的域B，其余图像划分至颜色模式不统一的域A，最大的类是指包含图像数量最多的类； S4：利用划分至域B和域A的图像、图像对应的染色颜色矩阵输入至预先构建好的基于Cycle‑GAN的网络模型中进行训练，其中，网络模型包括两个生成器GA和GB、两个判别器DA和DB，用于在正向循环周期中根据来自域A的图像a模仿域B生成图像，并在后向循环周期中根据图像模仿域A生成图像b’；用于在后向循环周期中根据来自域B的图像b模仿域B生成图像，并在正向循环周期中根据图像模仿域B生成图像a’；判别器用于判断输入的图像是生成器生成的假图片还是来自域B的真图片，判别器用于判断输入的图像是生成器生成的假图片还是来自域A的真图片，染色颜色矩阵用以指导两个生成器的颜色转换，S4中网络模型的训练过程包括两个周期：正向循环周期和后向循环周期，其中，在正向循环周期中，来自域A的图像a由从域A转换为域B，输出为，再由转换回域A，输出为a’，a与a’遵循正向循环一致性；后向循环周期中，来自域B的图像b由从域B转换为域A，输出为，再由转换回域B，输出为b’，b与b’遵循后向循环一致性； S5：使用训练好的网络模型对待处理HE染色病理图像进行颜色归一化处理，得到颜色归一化结果。

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