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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于深度学习的荧光与相位双模式显微成像装置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：CN117872574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202410040649.X，技术领域涉及：G02B21/00；该发明授权基于深度学习的荧光与相位双模式显微成像装置是由卓可群;郜鹏;马英;李娇月;熊子涵;郑娟娟;安莎设计研发完成，并于2024-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的荧光与相位双模式显微成像装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的荧光与相位双模式显微成像装置，包括超分辨荧光显微模块、定量相位显微模块以及图像处理模块，超分辨荧光显微模块获得不同相位条纹结构光照明下的多个单层光切片图，定量相位显微模块获得不同相位调制下样品的多个透射强度图像，图像处理模块用于根据多个单层光切片图重构样品的超分辨荧光图像，根据多个透射强度图像重构样品的定量相位图像，利用样品特定厚度位置的定量相位图像获得样品当前位置的超分辨荧光图像。本发明将超分辨荧光显微和定量相位显微模式集成到同一系统中，可以同时得到样品的荧光与相位图像，为样品提供多维信息；可以从单张相位图像中获得对应的荧光图像，识别并分割样品的多种亚细胞结构。

本发明授权基于深度学习的荧光与相位双模式显微成像装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的荧光与相位双模式显微成像装置，其特征在于，包括超分辨荧光显微模块、定量相位显微模块以及图像处理模块， 所述超分辨荧光显微模块包括单色扩展照明子模块、照明调制子模块和荧光图像采集子模块，其中，所述单色扩展照明子模块用于产生具有一定角度分布的单色扩展照明光；所述照明调制子模块用于对所述单色扩展照明光进行光调制，产生具有不同相位的条纹结构光；所述荧光图像采集子模块用于记录样品在不同相位的条纹结构光照明下的多个单层光切片图； 所述定量相位显微模块包括环形倾斜照明子模块、显微成像子模块、光束调制子模块以及相位图像采集子模块，其中，所述环形倾斜照明子模块用于产生环形照明光并沿倾斜方向会聚照射在样品上，产生不受样品影响的非散射光和含样品信息的散射光；所述显微成像子模块用于收集并放大样品的散射光和非散射光；所述光束调制子模块中的空间光调制器用于对样品的非散射光进行相位调制；所述相位图像采集子模块用于记录所述散射光与经不同相位调制的非散射光产生的透射强度图像； 所述图像处理模块包括荧光图像重构子模块、相位图像重构子模块和深度学习子模块，其中，所述荧光图像重构子模块用于根据样品在不同相位的条纹结构光照明下的多个单层光切片图重构样品的超分辨荧光图像；所述相位图像重构子模块用于根据经不同相位调制的非散射光产生的多个透射强度图像重构样品的定量相位图像，所述深度学习子模块用于利用样品特定厚度位置的定量相位图像获得样品当前位置的超分辨荧光图像，以识别并分割出样品中的不同亚细胞结构； 所述深度学习子模块包括预训练的U-HybridTransformer网络模型，所述U-HybridTransformer网络模型将所述相位图像重构子模块获取的相位图像作为原始数据，将所述荧光图像重构子模块获取的荧光图像作为基准数据，利用大量荧光-相位配对图像作为数据集进行训练，得到预训练的U-HybridTransformer网络模型，所述荧光-相位配对图像是指在样品的同一厚度位置处获得的超分辨荧光图像和定量相位图像； 所述U-HybridTransformer网络模型包括编码器、解码器和跳跃连接模块，其中，所述编码器由多个混合注意力机制模块和无卷积下采样模块组成，所述混合注意力机制模块用于实现对输入相位图像的多尺度语义特征提取，所述无卷积下采样模块用于对提取的多尺度语义特征进行下采样；所述解码器是由多个混合注意力机制模块和上采样转置卷积层组成；所述跳跃连接模块用于将所述编码器和所述解码器对应层进行特征融合，以能够学习不同阶段的特征语义。

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