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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利基于自监督深度学习的无透镜显微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：CN114972284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202210642639.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于自监督深度学习的无透镜显微成像系统及方法是由曹汛;刘振;朱昊;周游;马展设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自监督深度学习的无透镜显微成像系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于自监督深度学习的无透镜显微成像系统及方法。其系统包括多高度成像模块和基于自监督深度学习的相位恢复模块，多高度成像模块用于采集被观测物体在多个无需标定的高度下的衍射图像，包括依次放置的光源、被观测物体和图像传感器，其中图像传感器可进行轴向运动以改变衍射图像高度；基于自监督深度学习的相位恢复模块用于根据所述衍射图像，即时地重建被观测物体的振幅和相位信息并同时联合优化成像模型参数。本发明将自监督深度学习引入现有无透镜成像系统，通过采集样品的多高度衍射图像信息，并运用自监督深度学习重建样品图像、联合优化成像模型参数，从而对样本实现无标记、无约束、高性能、高质量成像。

本发明授权基于自监督深度学习的无透镜显微成像系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于自监督深度学习的无透镜显微成像系统，包括多高度成像模块和基于自监督深度学习的相位恢复模块，其特征在于，所述多高度成像模块用于采集被观测物体在多个无需标定的高度下的衍射图像，包括依次放置的光源、被观测物体和图像传感器，其中图像传感器可进行轴向运动以改变衍射图像高度；所述基于自监督深度学习的相位恢复模块用于根据所述衍射图像，即时地重建被观测物体的振幅和相位信息并同时联合优化成像模型参数；所述自监督深度学习的具体实现步骤如下：步骤一，构建多层感知机神经网络并初始化网络模型，其输入为空间二维坐标，输出为重建的振幅A和相位φ图像，初始化成像模型参数；步骤二，根据重建的振幅A和相位φ图像，以及点扩散函数PSF可得到N张不同高度下重建的衍射图像，并将其与对应高度下采集的真实衍射图像的差的L1范数之和做为损失函数；步骤三，使用BP反向传播算法，更新网络参数和成像模型参数；步骤四，按照步骤三利用N张不同高度下重建的衍射图像做自监督对网络进行迭代更新，然后循环M轮，获得重建的振幅、相位图像以及联合优化的成像模型参数。

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