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龙图腾网获悉中国科学院生物物理研究所申请的专利自监督显微图像处理神经网络的训练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：CN119514608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411653108.0，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权自监督显微图像处理神经网络的训练方法是由李栋;陆怀德;孟权设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本自监督显微图像处理神经网络的训练方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种自监督显微图像处理神经网络的训练方法，包括：利用具有时间相关单光子计数功能的光学显微成像系统获取一个荧光显微图像数据集，其中，所述荧光显微图像数据集包括针对M×N个像素点的一个光子计数分布集{Gmnt}MN，其中，M、N分别是大于1的整数，以及m从1取到M且n从1取到N，t代表时间；利用光子流重分配的方式从所述M×N个像素点的光子计数分布集构建用于包括荧光寿命预测卷积模块和或去噪卷积模块的神经网络的训练用数据集。

本发明授权自监督显微图像处理神经网络的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种自监督显微图像处理神经网络的训练方法，包括： 利用具有时间相关单光子计数功能的光学显微成像系统获取针对生物样本的荧光显微图像数据集，其中，所述荧光显微图像数据集包括针对M×N个像素点的光子计数分布集{Gmnt}MN，其中，M、N分别是大于1的整数，以及m从1取到M且n从1取到N，t代表时间； 利用光子流重分配的方式从所述M×N个像素点的光子计数分布集构建用于包括荧光寿命预测卷积模块和或去噪卷积模块的神经网络的训练用数据集，所述光子计数分布集中的每个像素点的光子计数分布具有p个时间间隔△t，其中，p是大于1的整数，在所述光子流重分配中，针对M×N个像素点的每个像素点的光子计数分布产生一对经光子流重分配的光子计数分布，所述一对经光子流重分配的光子计数分布各自也具有p个时间间隔△t并且每个像素点的光子计数分布在p个时间间隔△t内的光子计数分别被随机分配到所述一对经光子流重分配的光子计数分布的p个时间间隔△t内，上述光子流重分配重复Q次，以产生Q对经光子流重分配的光子计数分布集，其中Q是大于1的整数， 其中，从所述Q对经光子流重分配的光子计数分布集选取第一组的Q个经光子流重分配的光子计数分布集，分别利用极大似然算法计算来产生Q个训练用荧光寿命图像并经最大值归一化处理，以组成荧光寿命预测训练用输入集，并且从所述Q对经光子流重分配的光子计数分布集选取第二组的Q个经光子流重分配的光子计数分布集，分别利用极大似然算法计算来获得Q个训练用荧光寿命图像，以组成荧光寿命预测训练用目标集或真值集；或者 从所述Q对经光子流重分配的光子计数分布集选取第一组的Q个经光子流重分配的光子计数分布集，对于所选取的Q个经光子流重分配的光子计数分布集中的每个光子计数分布集，每个像素点的光子计数分布分别在时间上加和后并经最大值归一化处理，以产生Q个训练用荧光强度图像，以组成图像去噪训练用输入集，从所述Q对经光子流重分配的光子计数分布集选取第二组的Q个经光子流重分配的光子计数分布集，对于所选取的第二组的Q个经光子流重分配的光子计数分布集中的每个光子计数分布集，每个像素点的光子计数分布分别在时间上加和后并经最大值归一化处理，以产生Q个训练用荧光强度图像，以组成图像去噪训练用目标集或真值集， 其中，所述训练用数据集包括所述荧光寿命预测训练用输入集和所述荧光寿命预测训练用目标集或真值集和或所述图像去噪训练用输入集和所述图像去噪训练用目标集或真值集； 所述方法还包括利用所述训练用数据集对所述神经网络进行训练。

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