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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于事件相机的微流控定量相位成像系统及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：CN121164160B 。

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：202511704901.3，技术领域涉及：G01N15/1434；该发明授权一种基于事件相机的微流控定量相位成像系统及方法是由王凯强;戴思清;赵建林设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于事件相机的微流控定量相位成像系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于事件相机的微流控定量相位成像系统及方法，该方法以事件相机替代传统成像系统中的帧相机，利用其仅对光强变化敏感、异步输出事件流的工作机制，实现了对微流控芯片中运动样品的前景提取和对静态背景的抑制，从数据采集的源头根除了背景冗余。本发明解决了传统技术中高吞吐量与数据爆炸之间的固有矛盾，可为高精度、高吞吐量、长时间的动态定量相位测量与分析提供一种零数据冗余、高时间分辨率的全新实现途径。

本发明授权一种基于事件相机的微流控定量相位成像系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于事件相机的微流控定量相位成像方法，其特征在于，步骤如下： 步骤S1：搭建定量相位成像系统，系统样品台上置有用于承载微粒样品的微流控芯片； 步骤S2：采用事件相机和高速帧相机作为系统的信号采集单元，用于采集因所述微粒样品运动而产生的事件信号流和清晰全息图； 步骤S3：将事件信号流作为输入，从清晰全息图中恢复的相位图作为输出标准，对端到端神经网络模型进行预训练； 步骤S4：关闭或去除高速帧相机，采集待测微粒样品的事件信号流，输入训练好的神经网络模型，最终恢复相位图； 所述的步骤S2中，时刻k的事件信号流记作： 1； 其中，为像素位置，为时间戳，为事件极性，1和-1分别代表正事件和负事件； 所述的步骤S3中，端到端神经网络模型由脉冲编码模块和卷积解码模块串联而成，并且脉冲编码模块包含脉冲编码层和输出累加器，卷积解码模块包含残差层和卷积解码器层；用于神经网络模型预训练的损失函数记作： 2； 其中，为数据集中的样本编号，数据集中的样品量，为L2范数的平方，为神经网络模型，为神经网络模型的权重，为样本的事件信号流，为样本的相位图； 所述的步骤S4中，恢复相位图的过程，记作： 3； 其中，为待测样品，为恢复出的相位图，为训练好的神经网络模型，为训练好的神经网络模型的权重，为事件信号流。

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