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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利一种基于生成对抗网络的IHC图像生成方法及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：CN116188613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310173088.6，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种基于生成对抗网络的IHC图像生成方法及系统是由张永兵;王一峰;林熠阳;朱梓睿;管贤超设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的IHC图像生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于生成对抗网络的IHC图像生成方法及系统，涉及计算机图像处理技术领域，方法包括获取检测者目标部位切片的冰冻H&E图像；对冰冻H&E图像进行切分，得到若干个冰冻H&E子图像，将若干个冰冻H&E子图像分别输入至训练好的石蜡H&E图像生成器，得到每一冰冻H&E子图像对应的石蜡H&E子图像；将每一石蜡H&E子图像分别输入至训练好的IHC图像生成器，得到每一石蜡H&E子图像对应的IHC子图像；将所有IHC子图像进行拼接，得到IHC图像。本发明采用石蜡H&E图像生成器将冰冻H&E图像生成石蜡H&E图像，然后通过IHC图像生成器将石蜡H&E图像生成IHC图像，减少了生成IHC图像的时间。

本发明授权一种基于生成对抗网络的IHC图像生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的IHC图像生成方法，其特征在于，包括： 获取检测者目标部位切片的冰冻Hamp;E图像； 对所述冰冻Hamp;E图像进行切分，得到若干个冰冻Hamp;E子图像，并对所述冰冻Hamp;E子图像的位置信息进行标注； 将若干个所述冰冻Hamp;E子图像分别输入至训练好的石蜡Hamp;E图像生成器，得到每一所述冰冻Hamp;E子图像对应的石蜡Hamp;E子图像；所述训练好的石蜡Hamp;E图像生成器为以样本冰冻Hamp;E子图像为输入，样本石蜡Hamp;E子图像为标签训练得到的生成器；在将若干个所述冰冻Hamp;E子图像分别输入至训练好的石蜡Hamp;E图像生成器之前，还包括： 构建第一生成对抗网络；所述第一生成对抗网络包括石蜡Hamp;E图像生成器、高分辨率判决器和低分辨率判决器； 对所述第一生成对抗网络进行训练，得到训练好的第一生成对抗网络；所述训练好的第一生成对抗网络的石蜡Hamp;E图像生成器即为所述训练好的石蜡Hamp;E图像生成器； 在对所述第一生成对抗网络进行训练时，所用的损失函数包括核约束损失函数、内容一致性约束损失函数和纹理一致性约束损失函数； 所述核约束损失函数的表达式为： 其中，LH表示核约束损失函数值，x表示样本冰冻Hamp;E子图像，表示样本虚拟石蜡Hamp;E子图像，为细胞核分割算法，为样本冰冻Hamp;E子图像的细胞核，为样本虚拟石蜡Hamp;E子图像的细胞核； 所述内容一致性约束损失函数的表达式为： 其中，表示样本扩充冰冻Hamp;E子图像E和纹理特征图T的内容一致性约束损失函数值，表示纹理特征图T的第m层特征块中的一个向量，则表示样本扩充冰冻Hamp;E子图像的第m层特征块中与对应位置的向量，表示样本扩充冰冻Hamp;E子图像的第m层特征块中与非对应位置的向量；表示温度系数，用于平衡分布；表示非对应位置的向量的采样次数；表示纹理特征图的特征块中随机选取的向量个数；表示特征层的总层数； 所述纹理一致性约束损失函数的表达式为： 其中，表示纹理一致性约束损失函数值，表示样本虚拟石蜡Hamp;E子图像以预设比例缩放后的图像，表示纹理特征图以预设裁剪范围裁剪后的图像； 将每一所述石蜡Hamp;E子图像分别输入至训练好的IHC图像生成器，得到每一所述石蜡Hamp;E子图像对应的IHC子图像；所述训练好的IHC图像生成器为以样本石蜡Hamp;E子图像为输入，以样本IHC子图像为标签训练得到的生成器； 根据标注的位置信息将所有所述IHC子图像进行拼接，得到IHC图像。

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