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龙图腾网获悉连云港市第一人民医院申请的专利基于病理切片关联的病理图像拼接方法及装置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：CN121391601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511987217.0，技术领域涉及：G06T3/4038；该发明授权基于病理切片关联的病理图像拼接方法及装置是由赵媛设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于病理切片关联的病理图像拼接方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及病理切片图像拼接技术领域，且公开了基于病理切片关联的病理图像拼接方法及装置。本发明包括：获取并预处理序列化病理子切片图像；计算表征组织微观结构排列的纹理流向场，并构建多尺度特征描述子；基于多尺度特征，通过融合梯度差异、纹理分布KL散度及频域互信息的多尺度关联度函数，量化评估子切片间的邻接关系；以关联度为边权构建全局拼接图模型，建立包含数据保真与纹理平滑约束的能量函数，通过迭代优化求解最优拼接参数，并依据综合拼接稳定性、剩余匹配潜力及进度的收敛判据控制迭代过程；最终生成无缝全景病理图像。本发明利用生物学结构特征，提升了复杂情况下的鲁棒性与匹配准确性，确保了拼接结果的连续性与一致性。

本发明授权基于病理切片关联的病理图像拼接方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于病理切片关联的病理图像拼接方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：病理子切片图像获取与预处理：获取序列化病理子切片数字图像，对图像执行标准化预处理，滤除干扰信息并提取有效组织区域； 步骤二：纹理流向场计算与多尺度分析：在有效组织区域内计算表征组织微观结构排列特征的纹理流向场，构建多尺度图像金字塔，在不同尺度空间下分析纹理流向场特性，生成对应的多尺度纹理特征描述子； 步骤三：基于多尺度纹理关联度的邻接关系评估：基于所述多尺度纹理特征描述子，量化计算子切片间的纹理分布差异、结构一致性及频域关联性，通过多尺度结构相似性关联度函数得到邻接关系关联度分值； 步骤四：全局拼接模型构建与迭代优化：以子切片为节点、关联度分值为边权重构建全局拼接关系图模型，建立包含数据保真项与先验平滑项的全局能量函数，采用迭代优化算法求解最优拼接变换参数，迭代过程中结合当前拼接状态、剩余子切片匹配潜力及整体拼接进度计算全局迭代收敛判据； 步骤五：全景图生成与输出：当迭代满足所述收敛判据对应的收敛条件时，将所有子切片图像投影至统一坐标系，对重叠区域进行融合处理以生成无缝全景病理图像，输出并存储最终图像及相关拼接元数据； 所述步骤二中纹理流向场计算与多尺度分析，具体包括： 采用基于梯度结构张量的方法，计算子切片图像中每个像素点的局部主方向，形成初始流向场； 对所述初始流向场进行正则化滤波，以平滑噪声并增强流向的一致性，得到最终的纹理流向场； 对子切片图像及对应的纹理流向场，进行高斯金字塔下采样，生成多个不同尺度的图像序列及流向场序列；在每个尺度下，执行以下操作： 从当前尺度下的图像中，提取其邻接边界区域的局部二值模式直方图，用于描述纹理模式分布； 从当前尺度下的流向场中，计算其平均梯度幅值； 对当前尺度下图像的邻接边界区域进行傅里叶变换，提取其傅里叶幅值谱，用于频域结构分析； 所述步骤三中基于多尺度纹理关联度的邻接关系评估，具体包括： 对于待评估的两幅子切片图像，获取其在步骤二中于各尺度下生成的纹理特征描述子，包括：局部二值模式直方图、平均梯度幅值，以及傅里叶幅值谱； 计算两幅图像在每一尺度下的平均梯度幅值绝对差值；计算两幅图像在每一尺度下局部二值模式直方图之间的KL散度，用于度量纹理分布差异； 计算两幅图像在每一尺度下傅里叶幅值谱之间的互信息，用于度量频域结构相似性； 综合所有尺度的计算指标，代入多尺度结构相似性关联度函数，求解两幅图像之间的最终关联度分值； 所述步骤四中全局拼接模型构建与迭代优化，具体包括： 以所有子切片为节点，基于步骤三计算得到的关联度分值初始化一个全连接图模型的边权重； 定义全局能量函数，其包含数据保真项与先验平滑项；所述数据保真项由所有已确定邻接关系的图像对之间的重投影误差加权求和得到，权重即为对应的关联度；所述先验平滑项用于惩罚拼接后全景图中相邻区域纹理流向场的不连续跳变； 初始化迭代状态，设定当前已成功拼接的局部区域集合与剩余未拼接子切片集合；进入迭代循环，在每次迭代中执行以下操作： 在剩余未拼接集合中，依据关联度选择最优子切片或匹配对进行拼接对齐，并求解局部变换参数； 更新已拼接区域集合与剩余未拼接子切片集合； 基于当前所有已求解的变换参数，计算全局能量函数的值，并利用优化方法微调参数以最小化该函数； 计算当前迭代下的全局迭代拼接收敛判据。

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