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龙图腾网获悉上海月新生科信息科技有限公司申请的专利基于隐式神经表征的体积电子显微镜各向同性重建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：CN121095383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511650697.1，技术领域涉及：G06T11/10；该发明授权基于隐式神经表征的体积电子显微镜各向同性重建方法是由韩仁敏;吴弘;杨济宾设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于隐式神经表征的体积电子显微镜各向同性重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于隐式神经表征的体积电子显微镜各向同性重建方法，涉及生物图像处理技术领域，包括，将连续坐标位置编码与多尺度特征及退化描述子级联，输入隐式神经表征解码器，在连续空间输出体素强度，并以与训练对对齐的重建损失及平均池化回投项联合优化；以解码器分别接收将原始体视为沿横向第一方向及沿横向第二方向为低分辨的两路输入，统一沿轴向进行重建，得到两份候选各向同性体数据；在两份候选各向同性体数据间建立体素同位关系，采用体素级算术平均作为融合方式，对对应体素求和并等比缩放，得到最终各向同性体数据作为方法的输出；便于批量质检与交付，适配多来源样本与成像条件，适合流水线集成处理，便于归档管理。

本发明授权基于隐式神经表征的体积电子显微镜各向同性重建方法在权利要求书中公布了：1.基于隐式神经表征的体积电子显微镜各向同性重建方法，其特征在于：包括， 步骤一，对原始各向异性体数据，依据各向异性比值确定平均池化核与步长，沿横向任一方向执行平均池化，生成低分辨切片并与对应横向高分辨切片成对，构成自监督训练对； 步骤二，从低分辨切片提取多尺度特征并映射得到退化描述子，按相邻与远距关系构造正负样本并施加对比学习约束，使退化描述子与退化条件对应，并建立样本索引关系； 步骤三，将连续坐标位置编码与多尺度特征及退化描述子级联，输入隐式神经表征解码器，在连续空间输出体素强度，并以与训练对对齐的重建损失及平均池化回投项联合优化； 步骤四，以解码器分别接收将原始体视为沿横向第一方向及沿横向第二方向为低分辨的两路输入，统一沿轴向进行重建，得到两份候选各向同性体数据； 步骤五，在两份候选各向同性体数据间建立体素同位关系，采用体素级算术平均作为融合方式，对对应体素求和并等比缩放，得到最终各向同性体数据作为方法的输出。

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