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龙图腾网获悉广东唯仁医疗科技有限公司;唯仁医疗(佛山)有限公司;唯智医疗科技(佛山)有限公司申请的专利基于深度学习的细胞成像方法及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：CN116612203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310587611.X，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权基于深度学习的细胞成像方法及装置是由区初斌;安林;秦嘉设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的细胞成像方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习领域，揭露一种基于深度学习的细胞成像方法及装置，所述方法包括：利用训练好的前置神经网络模型对眼底图像进行图像重建，得到眼底图像的重建图像；对重建图像与细胞成像图进行图像配准，得到配准重建图像与配准细胞成像图，融合配准重建图像与配准细胞成像图，得到融合图像；将重建图像作为预训练的后置神经网络模型的输入数据，并将细胞成像图与融合图像作为预训练的后置神经网络模型的目标数据，以通过输入数据与目标数据对预训练的后置神经网络模型进行模型训练；利用训练好的前置神经网络模型与训练好的后置神经网络模型对当前患者的眼底图像进行细胞成像，得到细胞成像结果。本发明可以通过细胞成像来满足临床需求。

本发明授权基于深度学习的细胞成像方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的细胞成像方法，其特征在于，所述方法包括： 采集历史患者的眼底图像，并采集所述眼底图像对应的眼部的细胞成像图； 利用训练好的前置神经网络模型对所述眼底图像进行图像重建，得到所述眼底图像的重建图像； 对所述重建图像与所述细胞成像图进行图像配准，得到配准重建图像与配准细胞成像图，融合所述配准重建图像与所述配准细胞成像图，得到融合图像； 将所述重建图像作为预训练的后置神经网络模型的输入数据，并将所述细胞成像图与所述融合图像作为所述预训练的后置神经网络模型的目标数据，以通过所述输入数据与所述目标数据对所述预训练的后置神经网络模型进行模型训练，得到训练好的后置神经网络模型； 利用所述训练好的前置神经网络模型与所述训练好的后置神经网络模型对当前患者的眼底图像进行细胞成像，得到细胞成像结果； 所述利用训练好的前置神经网络模型对所述眼底图像进行图像重建，得到所述眼底图像的重建图像之前，还包括： 获取训练眼底图像，利用预训练的前置神经网络模型中的生成网络对所述训练眼底图像进行分辨率重建，得到伪高分辨率图像； 在所述预训练的前置神经网络模型中的判别网络中，构建所述伪高分辨率图像的特征图，得到伪特征图，并构建所述伪高分辨率图像对应的真高分辨率图像的特征图，得到真特征图； 基于所述伪特征图与所述真特征图，利用下述公式计算所述生成网络的损失值，得到生成网络损失：其中，表示生成网络损失，表示所述真特征图，表示所述伪特征图，i表示特征图中特征的序号，表示特征图中的特征； 基于所述伪特征图与所述真特征图，利用下述公式计算所述判别网络的损失值，得到判别网络损失：其中，表示所述判别网络损失，表示生成网络损失，表示所述真特征图，表示所述伪特征图； 在所述生成网络损失与所述判别网络损失均大于预设损失时，对所述预训练的前置神经网络模型进行网络权重更新，得到更新网络权重之后的前置神经网络模型； 在所述更新网络权重之后的前置神经网络模型的生成网络损失与判别网络损失均不大于所述预设损失时，得到所述训练好的前置神经网络模型； 所述通过所述输入数据与所述目标数据对所述预训练的后置神经网络模型进行模型训练，得到训练好的后置神经网络模型，包括： 构建所述目标数据的扩散步数及其高斯噪声图像； 基于所述扩散步数，对所述目标数据进行前向扩散，得到前向扩散图； 叠合所述输入数据与所述前向扩散图，得到输入-扩散叠合图； 基于所述扩散步数，对所述输入-扩散叠合图进行图像降噪处理，得到降噪图像； 利用下述公式计算所述降噪图像与所述高斯噪声图像之间的平均平方损失：其中，表示平均平方损失，表示所述高斯噪声图像，表示所述降噪图像，表示图像中像素点的序号，N表示图像中像素点的总数； 利用所述平均平方损失对所述预训练的后置神经网络模型进行模型训练，得到训练好的后置神经网络模型。

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