買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉江蘇智先生信息科技有限公司申請的專利一種骨腫瘤的圖像增強(qiáng)方法及其系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120525724B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202511032682.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T3/4053；該發(fā)明授權(quán)一種骨腫瘤的圖像增強(qiáng)方法及其系統(tǒng)是由陳再精;李蕊;鄭曉峰;程輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種骨腫瘤的圖像增強(qiáng)方法及其系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種骨腫瘤的圖像增強(qiáng)方法及其系統(tǒng)，包括：步驟1：采集骨腫瘤病理圖像，并對骨腫瘤病理圖像進(jìn)行模糊處理，將經(jīng)過模糊處理的骨腫瘤病理圖像作為輸入數(shù)據(jù)集，將原始骨腫瘤病理圖像作為輸出數(shù)據(jù)集；步驟2：構(gòu)建圖像超分辨率增強(qiáng)模型，利用輸入數(shù)據(jù)集和輸出數(shù)據(jù)集對圖像超分辨率增強(qiáng)模型進(jìn)行訓(xùn)練，直至圖像超分辨率增強(qiáng)模型的損失函數(shù)值趨于收斂；步驟3：實(shí)時(shí)獲取需要增強(qiáng)的骨腫瘤病理圖像，輸入完成訓(xùn)練的圖像超分辨率增強(qiáng)模型，生成完成圖像超分辨率增強(qiáng)的骨腫瘤病理圖像，本發(fā)明解決了常規(guī)的圖像超分辨率增強(qiáng)方法導(dǎo)致病理圖像當(dāng)中細(xì)微病理組織部分的圖像失真的問題。

本發(fā)明授權(quán)一種骨腫瘤的圖像增強(qiáng)方法及其系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種骨腫瘤的圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，所述方法包括： 步驟1：采集骨腫瘤病理圖像，并對骨腫瘤病理圖像進(jìn)行模糊處理，將經(jīng)過模糊處理的骨腫瘤病理圖像作為輸入數(shù)據(jù)集，將原始骨腫瘤病理圖像作為輸出數(shù)據(jù)集； 所述步驟1具體包括： 步驟1.1：采集骨腫瘤病理圖像，并裁剪為統(tǒng)一的尺寸，針對每個(gè)骨腫瘤病理圖像，采用式1的方式對每個(gè)通道進(jìn)行模糊處理，其中，fx,y為每個(gè)像素的像素值，gx,y為模糊處理后每個(gè)像素的像素值，x和y分別表示像素的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，k為預(yù)設(shè)的濾波過程中鄰域的大小，m和n的值均為k2向下取整，用于控制濾波過程中鄰域的邊界，i和j用于在濾波過程中遍歷鄰域邊界內(nèi)的像素： 式1； 步驟1.2：將步驟1.1經(jīng)過模糊處理的骨腫瘤病理圖像組成有序集合，生成輸入數(shù)據(jù)集； 步驟1.3：將輸入數(shù)據(jù)集當(dāng)中每個(gè)經(jīng)過模糊處理的骨腫瘤病理圖像對應(yīng)的原始骨腫瘤病理圖像組成有序集合，組成輸出數(shù)據(jù)集； 步驟2：構(gòu)建圖像超分辨率增強(qiáng)模型，利用輸入數(shù)據(jù)集和輸出數(shù)據(jù)集對圖像超分辨率增強(qiáng)模型進(jìn)行訓(xùn)練，直至圖像超分辨率增強(qiáng)模型的損失函數(shù)值趨于收斂； 所述步驟2具體包括： 步驟2.1：構(gòu)建圖像超分辨率增強(qiáng)模型，并進(jìn)行參數(shù)初始化，其中，所述圖像超分辨率增強(qiáng)模型的處理流程為： 通過一個(gè)卷積層提取輸入圖像的特征，生成初始特征圖； 通過N個(gè)有序的殘差網(wǎng)絡(luò)層依次處理初始特征圖，生成中間特征圖，其中，每個(gè)殘差網(wǎng)絡(luò)層包含兩個(gè)卷積層和激活函數(shù)，每個(gè)殘差網(wǎng)絡(luò)層的輸入為前一個(gè)殘差網(wǎng)絡(luò)層的輸出，首個(gè)殘差網(wǎng)絡(luò)層的輸入為初始特征圖，每個(gè)殘差網(wǎng)絡(luò)層的輸出均與初始特征圖建立殘差連接； 通過N個(gè)有序的上采樣層依次對中間特征圖進(jìn)行上采樣，生成輸入圖像相同尺寸的最終特征圖作為圖像超分辨率增強(qiáng)模型的輸出，其中，每個(gè)上采樣層的輸出均與中間特征圖和對應(yīng)層級的殘差網(wǎng)絡(luò)層的輸出同時(shí)建立殘差連接； 步驟2.2：將輸入數(shù)據(jù)集輸入圖像超分辨率增強(qiáng)模型，輸出數(shù)據(jù)集作為圖像超分辨率增強(qiáng)模型的目標(biāo)輸出，使用均方誤差損失函數(shù)作為梯度下降的目標(biāo)，迭代的對圖像超分辨率增強(qiáng)模型進(jìn)行訓(xùn)練，直至均方誤差損失函數(shù)的函數(shù)值趨于收斂； 步驟3：實(shí)時(shí)獲取需要增強(qiáng)的骨腫瘤病理圖像，輸入完成訓(xùn)練的圖像超分辨率增強(qiáng)模型，生成完成圖像超分辨率增強(qiáng)的骨腫瘤病理圖像； 所述步驟3具體包括： 步驟3.1：實(shí)時(shí)獲取需要增強(qiáng)的骨腫瘤病理圖像，輸入完成訓(xùn)練的圖像超分辨率增強(qiáng)模型，生成第一圖像； 步驟3.2：計(jì)算第一圖像與實(shí)時(shí)獲取的需要增強(qiáng)的骨腫瘤病理圖像之間的差值，組成差值圖像，將差值圖像的每個(gè)像素值與預(yù)設(shè)值t相乘，生成第二圖像，其中，t的取值范圍為0,1]； 步驟3.3：將第二圖像與實(shí)時(shí)獲取的需要增強(qiáng)的骨腫瘤病理圖像相互疊加，生成完成圖像超分辨率增強(qiáng)的骨腫瘤病理圖像。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人江蘇智先生信息科技有限公司，其通訊地址為：221000 江蘇省徐州市云龍區(qū)淮海金融大廈12層1226；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。