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龍圖騰網(wǎng)恭喜閩江學(xué)院申請的專利基于循環(huán)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的血液白細(xì)胞染色風(fēng)格轉(zhuǎn)換方法獲國家發(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114662571B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29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(hào)為：202210214135.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)基于循環(huán)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的血液白細(xì)胞染色風(fēng)格轉(zhuǎn)換方法是由李佐勇;黃茂葉;樊好義;陳春強(qiáng);蔡遠(yuǎn)征設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-04向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于循環(huán)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的血液白細(xì)胞染色風(fēng)格轉(zhuǎn)換方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于循環(huán)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的血液白細(xì)胞染色風(fēng)格轉(zhuǎn)換方法。通過引入無監(jiān)督分割策略，本發(fā)明解決了獲取白細(xì)胞圖像的標(biāo)簽信息作為語義條件限制代價(jià)昂貴的難題，并充分利用已有的圖像數(shù)據(jù)；通過改進(jìn)得到的多尺度鑒別器（Multi?scaleDiscriminator），將多尺度下采樣操作獲取的深、淺層特征信息通過一個(gè)自校正模塊（SCBlock）進(jìn)行特征融合矯正，保證了轉(zhuǎn)換后圖像的清晰度以及語義上的準(zhǔn)確度。廣泛的實(shí)驗(yàn)表明，本發(fā)明所生成的轉(zhuǎn)換后的白細(xì)胞快速染色圖像不僅清晰、準(zhǔn)確，同時(shí)，利用本發(fā)明生成的白細(xì)胞快速染色圖像可以大大提升白細(xì)胞圖像分割的性能。

本發(fā)明授權(quán)基于循環(huán)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的血液白細(xì)胞染色風(fēng)格轉(zhuǎn)換方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于循環(huán)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的血液白細(xì)胞染色風(fēng)格轉(zhuǎn)換方法，其特征在于，包括：引入無監(jiān)督分割策略，獲取語義指導(dǎo)信息，實(shí)現(xiàn)白細(xì)胞染色風(fēng)格轉(zhuǎn)換；所述引入無監(jiān)督分割策略，獲取語義指導(dǎo)信息過程的實(shí)現(xiàn)方式為：首先，定義一個(gè)分割網(wǎng)絡(luò)G，對于給定一張圖像x，生成分割網(wǎng)絡(luò)預(yù)測圖的過程表示為：Prediction＝argmaxBNConvGx分割網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測圖大小為1×H×W，分割網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測圖上的每一個(gè)值表示預(yù)測類別；對屬于同一語義類別的像素，可以定位到對應(yīng)原圖像的區(qū)域，之后計(jì)算對應(yīng)區(qū)域的每一個(gè)通道上的均值，獲取語義指導(dǎo)信息；而后對圖像采用均值濾波，使得語義指導(dǎo)信息圖像中的白細(xì)胞在形態(tài)上更加接近真實(shí)的白細(xì)胞；語義生成器遵循編碼器-解碼器架構(gòu)，并由殘差編碼器和Spade殘差解碼器組成；語義生成器利用生成的語義指導(dǎo)信息作為條件限制，進(jìn)而生成高質(zhì)量的白細(xì)胞快速染色圖像；其中，卷積層和殘差層用于提取圖像特征，Spade殘差層通過空間自適應(yīng)歸一化融合語義指導(dǎo)信息與特征信息；改進(jìn)多尺度鑒別器，將多尺度下采樣操作獲取的深、淺層特征信息通過一個(gè)自校正模塊進(jìn)行特征融合矯正，保證轉(zhuǎn)換后圖像的清晰度以及語義上的準(zhǔn)確度。

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