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一种基于深度学习的病理图像超分建模方法[发明专利]

专利名称：一种基于深度学习的病理图像超分建模方法专利类型：发明专利

发明人：刘畅宇，于綦悦，唐玉豪，何俊峰

申请号：CN202011636550.4

申请日：20201231

公开号：CN112785498A

公开日：

20210511

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的病理图像超分建模方法，包括从病理真实高分辨率图像获得低分辨率图像，生成高分图像—低分图像对；建立生成器与鉴别器架构；基于低分辨率图像预训练生成器，使得生成器生成的虚拟高分辨率图像与真实高分辨率图像的绝对误差值达到最小误差设定值；基于虚拟高分辨率图像与真实高分辨率图像的对抗损失，优化鉴别器，基于虚拟高分辨率图像与真实高分辨率图像的感知损失，优化生成器，直到模型训练结束，得到超分模型，实现基于低分辨率图像重建高分辨率图像的目的。

申请人：达科为(深圳)医疗设备有限公司

地址：518000 广东省深圳市坪山新区坑梓街道金辉路14号深圳市生物医药创新产业园区1号楼601

国籍：CN

代理机构：北京维正专利代理有限公司

代理人：任志龙

本文发布于:2024-09-22 06:41:45，感谢您对本站的认可！

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