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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于跨域对应模型的夏克-哈特曼波前传感方法及系统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：CN120102514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510588691.X，技术领域涉及：G01N21/41；该发明授权基于跨域对应模型的夏克-哈特曼波前传感方法及系统是由斯科;李橙;龚薇;潘家浩设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨域对应模型的夏克-哈特曼波前传感方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跨域对应模型的夏克‑哈特曼波前传感方法及系统。包括：获取不同波前畸变条件下的夏克‑哈特曼光斑图及对应的真实波前相位，构建样本数据集；构建跨域对应模型及其损失函数；使用样本数据集，结合损失函数训练跨域对应模型；将待预测生物组织的夏克‑哈特曼光斑图输入到训练好的模型中，得到重构波前相位，使用重构波前相位的共轭相位完成对生物组织诱导像差的自适应校正。本发明通过跨域对应模型构建微透镜阵列光斑的强度信息域与复杂波前相位域之间的映射关系，有效拓展了夏克‑哈特曼波前传感器的空间带宽积，兼顾空间分辨率与动态范围，实现复杂像差条件下的高精度鲁棒波前传感。

本发明授权基于跨域对应模型的夏克-哈特曼波前传感方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于跨域对应模型的夏克-哈特曼波前传感方法，其特征在于，包括以下步骤： S1构建在不同波前畸变条件下的真实波前相位，并通过夏克-哈特曼波前传感光学系统，获取真实波前相位对应的夏克-哈特曼光斑图，将每幅夏克-哈特曼光斑图及其对应的真实波前相位构建为一个样本对，所有样本对组成样本数据集； 步骤S1中，获取不同波前畸变条件下的真实波前相位和对应的夏克-哈特曼光斑图的过程具体为：首先通过数值仿真或实验方法构建多种不同的波前畸变条件；再使用相位调制器加载各种波前畸变条件，通过探测器记录原始夏克-哈特曼光斑图，随机施加噪声后，得到不同波前畸变条件下的夏克-哈特曼光斑图，将夏克-哈特曼光斑图对应的波前畸变条件作为真实波前相位； 所述的构建多种不同的波前畸变条件的过程具体为：在Zernike多项式像差对应的振幅范围内，生成多个具有不同振幅的Zernike多项式像差，在随机散射像差对应的振幅范围和空间频率范围内，生成多种具有不同的振幅和空间频率组合的随机散射像差，再针对Zernike多项式像差和随机散射像差的多种不同组合，按照不同的扰动强度和叠加比例叠加，得到具有不同特征的复合像差，所有Zernike多项式像差、随机散射像差和复合像差共同构成了所有波前畸变条件； 待预测生物组织包括透明组织切片和或不完全透明的组织切片； S2构建跨域对应模型及其损失函数；所述跨域对应模型的损失函数包括波前重建损失、物理一致性损失和正则化损失； 步骤S2中，跨域对应模型包括跨域特征对齐子网络与相位重构子网络，所述跨域特征对齐子网络用于将夏克-哈特曼光斑图与对应的真实波前相位的特征映射到共享特征空间并对齐，进而输出对齐后的特征，所述相位重构子网络用于根据对齐后的特征生成重构波前相位并输出； 所述跨域特征对齐子网络包括两个并联的特征提取器，两个特征提取器分别为第一特征提取器、第二特征提取器，第一特征提取器和第二特征提取器的输入分别为夏克-哈特曼光斑图和对应的真实波前相位，两个特征提取器的输出经过相关性矩阵处理后，得到对齐后的特征； 所述相位重构子网络采用生成对抗网络，相位重构子网络中，归一化操作采用空间自适应反归一化、自适应实例归一化、特征级线性调制或者其他能够在归一化时保留语义信息的归一化模块进行； 所述跨域对应模型的损失函数还包括生成对抗损失，所述跨域对应模型的损失函数和生成对抗损失分别按照以下公式设置： L=λ1Lphase+λ2Lphys+λ3Ladv+λ4LTV Ladv=E[logDΦ]+E[log1-DΦ’] 式中，L表示总损失，λ1、λ2、λ3、λ4分别表示波前重建损失权重、物理一致性损失权重、生成对抗损失权重、正则化损失权重，Lphase、Lphys、Ladv、LTV分别表示波前重建损失、物理一致性损失、生成对抗损失、正则化损失，Φ表示夏克-哈特曼光斑图对应的真实波前相位，Φ’表示夏克-哈特曼光斑图对应的重构波前相位，E[]表示对分布的期望取值，D表示经过相位重构子网络中判别器的输出； 所述波前重建损失、物理一致性损失和正则化损失分别按照以下公式设置： Lphase=‖Φ’-Φ‖1或‖Φ’-Φ‖2 Lphys=‖I’SHΦ’-ISHΦ‖2 LTV=‖▽2Φ’‖1 式中，Lphase、Lphys、LTV分别表示波前重建损失、物理一致性损失、正则化损失，Φ表示夏克-哈特曼光斑图对应的真实波前相位，Φ’表示夏克-哈特曼光斑图对应的重构波前相位，||||1表示L1范数，||||2表示L2范数，ISHΦ表示根据真实波前相位生成的模拟光斑图，I’SHΦ’表示根据重构波前相位生成的模拟光斑图，▽2为拉普拉斯算子； S3使用步骤S1得到的样本数据集，结合步骤S2构建的损失函数，训练步骤S2得到的跨域对应模型，得到训练好的跨域对应模型； S4获取待预测生物组织的夏克-哈特曼光斑图，结合训练好的跨域对应模型实现对待预测生物组织诱导畸变波前的自适应校正，当系统残余波前满足要求后，得到待预测生物组织的预测波前相位。

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