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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利基于pix2pix网络的微分干涉相衬显微术相位重构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：CN119395872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411482479.7，技术领域涉及：G02B21/36；该发明授权基于pix2pix网络的微分干涉相衬显微术相位重构方法是由钟丽云;王宇恒;张伟娜;邸江磊;秦玉文设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于pix2pix网络的微分干涉相衬显微术相位重构方法在说明书摘要公布了：基于pix2pix网络的微分干涉相衬显微术相位重构方法，包括以下步骤：S1、构建以pix2pix网络为基础的端对端的深度学习策略，其中包括一个生成器和一个鉴别器，各自包括一个输入通道和一个输出通道；S2、采集并构建数据集；S3、训练pix2pix网络；S4、通过训练，提高网络产生准确相位重构图的能力；S5、通过结合训练集和测试集的误差曲线，就可以全面的分析网络性能；S6、训练好的网络被用于微分干涉相衬术的定量相位重构；S7、将训练好的网络用于微分干涉相衬术的定量相位重构。本方案能够解决微分干涉相衬技术中，难以实现高精度、无伪影、动态相位重构的问题。

本发明授权基于pix2pix网络的微分干涉相衬显微术相位重构方法在权利要求书中公布了：1.基于pix2pix网络的微分干涉相衬显微术相位重构方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建以pix2pix网络为基础的端对端的深度学习策略，其中包括一个生成器和一个鉴别器，各自包括一个输入通道和一个输出通道；S2、按照等步长固定步长的相移量，采集Hela细胞和聚苯乙烯微球共计5000组不同样品的数字全息相移干涉图，生成用于网络训练的真实相位，按照预设的剪切量和剪切方向计算出微分相位；构建“微分相位和真实相位”数据集5000组，其中4000组数据用于网络训练，作为训练集，1000组用于网络测试，作为测试集；输入是微分相位、标签是真实相位；S3、训练pix2pix网络，训练集中将得到的微分相位作为输入，将真实相位作为网络的标签；在训练过程中，用对抗性损失和相似性损失相结合的方法来体现网络输出的结果与其对应的标签图之间的差异，训练中使用梯度下降法来优化网络中的参数；S4、通过训练，提高网络产生准确相位重构图的能力；网络训练的目的是使得Loss函数收敛，如果没有则改变网络参数或者调整网络构架；此外，为了进一步研究网络精度和收敛情况，在训练过程中轮流输入训练集和测试集数据，并记录训练集和测试集的误差曲线；S5、通过结合训练集和测试集的误差曲线，就可以全面的分析网络性能；在分析网络精度和收敛情况的基础上，完成网络参数与Loss函数的优化；S6、训练好的网络被用于微分干涉相衬术的定量相位重构；将利用DIC显微镜采集的相移量分别为0、π2、π、3π2的DIC图像利用四步相移算法进行微分相位的定量恢复，再将微分相位输入网络，可以直接得到样品相位S7、将训练好的网络用于微分干涉相衬术的定量相位重构。

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