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龙图腾网获悉金凤实验室申请的专利荧光原位杂交图像智能增强方法、装置及其可读存储介质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：CN121073820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511607671.9，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权荧光原位杂交图像智能增强方法、装置及其可读存储介质是由石鹏伟;何永红;黄强;申志远;许杨;王子晗设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本荧光原位杂交图像智能增强方法、装置及其可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出了一种荧光原位杂交图像智能增强方法、装置及其可读存储介质，涉及医学图像处理和深度学习技术领域。该方法包括：采用多尺度检测算法处理荧光图像，识别不同尺度荧光点并生成荧光点掩码；构建一个集成通道与空间双重注意力机制的编码器‑解码器图像增强网络；采用半监督学习策略训练所述网络，所述策略结合：利用配对数据，施加基于所述掩码的、对荧光点区域和背景区域使用差异化权重的荧光点保留损失，以及荧光点计数损失；并利用非配对数据，通过双向生成器施加循环一致性约束。本发明在显著提升图像质量的同时，能精确保留荧光点数量和位置等生物学信息的完整性，并有效解决了临床高质量配对数据稀缺的问题。

本发明授权荧光原位杂交图像智能增强方法、装置及其可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种荧光原位杂交图像智能增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待处理的多通道FISH荧光图像；采用多尺度检测算法处理所述多通道FISH荧光图像，识别不同尺度下的荧光点，并融合多尺度检测结果，生成表征荧光点区域的荧光点掩码；构建一个基于编码器-解码器架构的图像增强网络，并在该图像增强网络中集成双重注意力机制；所述双重注意力机制包括用于捕获不同荧光通道特征的通道注意力机制和用于定位关键荧光区域的空间注意力机制；采用半监督学习策略训练所述图像增强网络； 其中，所述半监督学习策略为： 利用配对的多通道FISH荧光图像数据，应用荧光特异性约束体系进行监督学习，所述约束体系至少包括： 基于所述荧光点掩码的荧光点保留损失，其对荧光点区域和背景区域施加差异化权重；及用于约束增强后图像中荧光点数量的荧光点计数损失； 利用非配对的多通道FISH荧光图像数据，通过构建双向生成器施加循环一致性约束；利用训练完成的所述图像增强网络，将低质量FISH荧光图像转换为高质量增强图像； 其中，所述荧光点保留损失为： 上式中，表示荧光点保留损失，表示预测图像，表示目标图像，和分别为荧光点区域和背景区域的权重，表示L2范数的平方，为荧光点掩码； 所述荧光点计数损失为： 上式中，表示荧光点计数损失，和分别为预测图像和目标图像的荧光点数量，为防止除零的小常数。

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