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龙图腾网获悉长春大学申请的专利一种傅里叶叠层显微成像重建方法、装置及设备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：CN116579924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202310550998.1，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权一种傅里叶叠层显微成像重建方法、装置及设备是由李杰;王岩;王晓丽;刘丽敏;王昊;王新博设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种傅里叶叠层显微成像重建方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种傅里叶叠层显微成像重建方法、装置及设备，本发明涉及显微成像技术领域，用于解决现有技术中重建方法数据计算量大，重建图像质量低的问题。包括：通过获取包括傅里叶叠层显微成像仿真图像数据以及真实数据集且添加有高斯噪声的图像数据集；基于注意力机制构建得到包括生成网络和判别网络的注意力生成对抗网络；采用仿真图像数据对注意力生成对抗网络进行训练，采用真实数据集对初始注意力生成对抗网络参数进行调整，得到目标注意力生成对抗网络；将待处理图像数据输入目标注意力生成对抗网络中，得到重建后的目标图像。能解决成像系统噪声对傅里叶叠成显微重建图像纹理造成的干扰问题，提高重建图像的整体视觉质量。

本发明授权一种傅里叶叠层显微成像重建方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种傅里叶叠层显微成像重建方法，其特征在于，方法包括： 获取图像数据集；所述图像数据集中包括傅里叶叠层显微成像的仿真图像数据以及真实数据集，且所述图像数据集中图像数据中添加有图像噪声； 基于注意力机制构建得到注意力生成对抗网络；所述注意力生成对抗网络中至少包括生成网络和判别网络；所述生成网络为基于编解码结构的多尺度残差注意力网络； 采用所述仿真图像数据对所述注意力生成对抗网络进行训练，得到初始注意力生成对抗网络； 采用所述真实数据集对所述初始注意力生成对抗网络的参数进行调整，得到目标注意力生成对抗网络； 将待处理图像数据输入所述目标注意力生成对抗网络中，得到重建后的目标图像；所述目标图像为分辨率、振幅以及相位满足预设要求的图像；所述待处理图像数据中包含图像噪声； 基于注意力机制构建得到注意力生成对抗网络，具体包括： 基于生成网络以及判别网络基于注意力机制构建得到注意力生成对抗网络；所述生成网络中包括编码模块、跨级连接模块和解码模块； 所述编码模块使用嵌套式残差网络堆积残差组； 所述解码模块通过子像素卷积逐步放大特征，其中网络在每个编码模块和解码模块的尾部引入傅里叶域注意力机制，利用不同特征图在傅里叶域的频谱特征，使网络能够根据其频谱中包含的所有频率分量的综合贡献自适应的重新调整每个特征图； 所述跨级连接模块用于高低层语义特征的融合，在编解码模块之间引入同尺度的跨级连接进行特征融合； 所述判别网络使用二元交叉熵计算判别损失，输出预测概率。

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