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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利三维电镜图像的重建模型训练方法、装置及设备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：CN114283217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202111113806.8，技术领域涉及：G06T12/20；该发明授权三维电镜图像的重建模型训练方法、装置及设备是由周昵昀;徐佳;姚建华设计研发完成，并于2021-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本三维电镜图像的重建模型训练方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种三维电镜图像的重建模型训练方法、装置及设备，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取采用三维图像格式的缺失电镜图像样本、图像掩模样本和完整电镜图像样本；将缺失电镜图像样本和图像掩模样本进行相乘后得到的掩膜电镜图像输入至重建模型进行k次循环迭代重建，得到重建电镜图像；基于完整电镜图像样本和重建电镜图像之间的误差，对重建模型的模型参数进行训练。通过上述方法训练得到的三维电镜图像的重建模型，能够较好地恢复信噪比较低的冷冻电镜断层成像数据所丢失的信息。

本发明授权三维电镜图像的重建模型训练方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种三维电镜图像的重建模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取采用三维图像格式的缺失电镜图像样本、图像掩模样本和完整电镜图像样本，所述缺失电镜图像样本是存在数据缺失的冷冻电镜图像，所述图像掩模样本用于掩模所述缺失电镜图像样本中的无效像素点，所述完整电镜图像样本是不存在数据缺失的冷冻电镜图像；所述图像掩模样本用于描述冷冻电子断层扫描技术对样品断层扫描时因扫描角度范围受限导致的数据缺失情况； 将所述缺失电镜图像样本和所述图像掩模样本进行相乘后得到的掩膜电镜图像输入至所述重建模型进行k次循环迭代重建，得到重建电镜图像，k为大于0的整数；所述重建模型是循环神经网络；所述循环神经网络包括降噪器网络和数据一致性网络；在第1次迭代过程中，将所述缺失电镜图像样本和所述图像掩模样本进行相乘后得到的所述掩膜电镜图像输入至所述降噪器网络进行降噪，得到第1重建特征图；将所述第1重建特征图及所述掩膜电镜图像输入至所述数据一致性网络进行共轭梯度优化，得到第1重建图像；在第i次迭代过程中，将第i-1重建图像输入至所述降噪器网络进行降噪，得到第i重建特征图；将所述第i重建特征图及所述掩膜电镜图像输入至所述数据一致性网络进行共轭梯度优化，得到第i重建图像；i为大于1且不大于k的整数；在i等于k的情况下，将所述第i重建图像输出为所述重建电镜图像； 基于所述完整电镜图像样本和所述重建电镜图像之间的误差，对所述重建模型的模型参数进行训练。

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