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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种病理图像自监督染色归一化方法和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：CN119399208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510009077.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种病理图像自监督染色归一化方法和装置是由许迎科;王建行设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种病理图像自监督染色归一化方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种病理图像自监督染色归一化方法和装置，属于数字病理和图像处理相结合的技术领域，包括：构建病理图像数据库；设计染色归一化模型，其包括公共特征域提取模块、内容感知器、场景感知器、融合模块，该染色归一化模型可以对病理图像进行颜色转换，得到染色归一化后图像；基于输入原始病理图像和染色归一化后图像的像素级差异构建自监督损失函数并训练染色归一化模型，该模型可对任意未知病理数据中心的图像实现朝选定的病理数据中心图像进行自适应染色风格归一化。

本发明授权一种病理图像自监督染色归一化方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种病理图像自监督染色归一化方法，其特征在于，包括以下步骤：构建病理图像数据库；设计染色归一化模型及训练，其将病理图像进行颜色随机化后转换为公共特征域图像，其中颜色随机化处理包括亮度、对比度、饱和度、色调随机处理中的至少一种，随机化处理后病理图像转换为公共特征域图像时，基于跨医疗中心同类型病理图像的结构或者说组织学特征具有相似性的先验，基于该先验将病理图像转换为公共特征域图像；以公共特征域图像和输入病理图像作为自配对进行模型的自监督训练获得单医疗中心的染色归一化模型，其中，染色归一化模型包括内容感知器、场景感知器、融合模块，所述内容感知器用于基于公共特征域图像提取内容特征图，并将内容特征图与公共特征域图像合并得到合并图，所述场景感知器用于基于公共特征域图像预测多个颜色转换物理模型的自适应加权参数，所述融合模块用于基于自适应加权参数对多个颜色转换物理模型进行加权求和得到融合模型，该融合模型用于将合并图进行颜色转换得到染色归一化后图像；其中，颜色转换物理模型采用可学习的颜色转换查找表，且颜色转换物理模型的维度数量与合并图的通道数相等；利用参数优化后的染色归一化模型进行验证与应用评估。

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