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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于格拉姆矩阵与风格域转换的近红外荧光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：CN116777780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310735590.1，技术领域涉及：G06T5/00；该发明授权基于格拉姆矩阵与风格域转换的近红外荧光成像方法是由田捷;胡振华;符礼丹;鲍杰设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于格拉姆矩阵与风格域转换的近红外荧光成像方法在说明书摘要公布了：本发明属于生物医学分子影像领域，具体涉及了一种基于格拉姆矩阵与风格域转换的近红外荧光成像方法、系统及装置，旨在解决近红外二区长波长窗口中的纳米粒子探针具有毒性和缺乏监管批准等缺点。本发明包括：获取高质量荧光图像和低质量荧光图像并将其作为训练集，构建并训练基于格拉姆矩阵与风格域转换的生成式对抗网络，将真实获取的数据输入至训练好的网络中，得到具有长波长近红外二区窗口风格高质量荧光图像以及循环变换荧光图像。本发明基于机器学习的方法可以提升已在临床广泛使用的近红外荧光成像技术的精度，而不必顾虑具体的光学参数和生物学特性的差异；利于研究荧光探针在体内的具体分布，对临床决策和实践具有极大的意义。

本发明授权基于格拉姆矩阵与风格域转换的近红外荧光成像方法在权利要求书中公布了：1.基于格拉姆矩阵与风格域转换的近红外荧光成像方法，其特征在于，所述方法包括： 采集待进行近红外荧光成像的生物体对应的低质量近红外荧光图像，并输入训练好的基于格拉姆矩阵与风格域转换的生成式对抗网络中，得到具有长波长近红外二区窗口风格高质量荧光图像以及循环变换荧光图像； 所述基于格拉姆矩阵与风格域转换的生成式对抗网络其训练方法为： 步骤S100、获取高质量荧光图像和低质量荧光图像； 其中，所述高质量荧光图像为荧光团发射并进行多参数变换集成后的长波长近红外二区窗口下产生的近红外荧光图像；所述低质量荧光图像为荧光团发射的短波长近红外窗口荧光图像； 步骤S200、将所述高质量荧光图像和所述低质量荧光图像作为训练集，构建并训练基于格拉姆矩阵与风格域转换的生成式对抗网络； 所述基于格拉姆矩阵与风格域转换的生成式对抗网络，其构建方法为： 通过第一生成器和第二生成器构建基于格拉姆矩阵与风格域转换的生成式对抗网络；所述第一生成器为通过图像正转换的域风格编解码的生成器；所述第二生成器为图像逆转换的域风格编解码的生成器； 所述第一生成器、所述第二生成器均由域风格编码网络和域风格解码网络组成； 所述基于格拉姆矩阵与风格域转换的生成式对抗网络，其训练方法包括： 将所述低质量荧光图像通过所述第一生成器的域风格编码网络和域风格解码网络处理，得到第一训练图像； 将所述第一训练图像依次通过所述第二生成器的域风格编码网络和域风格解码网络处理，得到第二训练图像； 将所述高质量荧光图像依次通过所述第二生成器的域风格编码网络和域风格解码网络处理，得到第三训练图像； 将所述第三训练图像依次通过所述第一生成器的域风格编码网络和域风格解码网络处理，得到第四训练图像； 通过格拉姆矩阵计算所述第一训练图像与所述高质量荧光图像、所述第二训练图像与所述低质量荧光图像、第三训练图像与所述低质量荧光图像、第四训练图像与所述高质量荧光图像的风格相关性； 计算所述第二训练图像与所述低质量荧光图像、所述第四训练图像与所述高质量荧光图像的语义相关性，并根据所述语义相关性和风格相关性对所述基于格拉姆矩阵与风格域转换的生成式对抗网络进行修正。

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