浙江大学隋驷轩获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于自监督学习的WSI重着色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：CN119810235B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411879815.1，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于自监督学习的WSI重着色方法是由隋驷轩;陈根浪设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于自监督学习的WSI重着色方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自监督学习的WSI重着色方法。首先对WSI图片进行预处理，获取大小相同的图像块；然后分别获取图像块的不同视角对应图像块，将得到的所有图像块输入设计的双路重着色网络；最后通过自监督学习损失函数训练，使得来自不同扫描仪的图像和数据增强得到的图像与当前图像的归一化图像趋于一致、相同来源的调色盘矩阵趋于一致、经过其他调色盘修复的图像与对应图像趋于一致；在推理阶段，获取参考图像块的重建调色盘矩阵和目标图像的归一化图像，得到参考图像重着色的目标图像，本发明能够在时间、空间占用更低的情况下，提升重着色图像的一致性，生成清晰高质量的重着色图像，为医生和模型的后续处理和判断提供帮助。
本发明授权一种基于自监督学习的WSI重着色方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督学习的WSI重着色方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对WSI图片进行预处理，获取大小相同的图像块； S2、获取图像块的不同视角对应图像块； S3、将得到的所有图像块输入双路重着色网络，得到包含结构信息的归一化图像和包含颜色信息的归一化调色盘矩阵、重建调色盘矩阵； S4、通过自监督学习损失函数，对双路重着色网络进行训练，使得来自不同扫描仪的图像和数据增强得到的图像与当前图像的归一化图像趋于一致、相同来源的调色盘矩阵趋于一致、经过其他调色盘修复的图像与对应图像趋于一致； S5、将训练得到的模型用于推理，输入参考图像和目标图像，获取重新着色的参考图像。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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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