恭喜复旦大学刘欣获国家专利权
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龙图腾网恭喜复旦大学申请的专利基于亚体素卷积神经网络的超高分辨荧光显微成像方法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：CN114549318B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202210170051.3，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于亚体素卷积神经网络的超高分辨荧光显微成像方法是由刘欣;刘成成;李博艺;他得安设计研发完成，并于2022-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于亚体素卷积神经网络的超高分辨荧光显微成像方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于亚体素卷积神经网络的超高分辨荧光显微成像方法，基于结合了多分支结构和残差学习的端到端三维亚体素卷积神经网络构建并训练得到超高分辨三维光学显微成像模型，通过该成像模型将原始光学低分辨率图像映射到三维超高分辨荧光探针的定位图像上，从而应用于三维超高分辨荧光显微成像。相较于现有的显微成像技术，该基于亚体素卷积神经网络的超高分辨荧光显微成像方法显著改善了超高分辨荧光显微成像的轴向分辨率，并且降低了三维荧光显微超分辨重建的计算复杂度。而且经网络训练成功得到的超高分辨三维光学显微成像模型即不需要额外的人工参数调节，也不需要额外的人工干预，适用于快速、灵活、三维超高分辨荧光显微成像。
本发明授权基于亚体素卷积神经网络的超高分辨荧光显微成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于亚体素卷积神经网络的超高分辨荧光显微成像方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，基于三维亚体素卷积神经网络构建深度学习模型并进行训练，将训练好的深度学习模型作为超高分辨三维光学显微成像模型；步骤S2，获取待成像的原始三维荧光显微图像序列；步骤S3，将所述原始三维荧光显微图像序列输入至所述超高分辨三维光学显微成像模型中以获取每一帧对应的超高分辨荧光探针定位结果；步骤S4，将所有帧的所述超高分辨荧光探针定位结果进行叠加，获得超高三维荧光显微成像图，其中，所述三维亚体素卷积神经网络包含若干个三维卷积层、三分支多尺度卷积模块以及与所述三维卷积层跳跃连接的残差模块。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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