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龍圖騰網獲悉成都華西精準醫學產業技術研究院有限公司申請的專利虛擬染色模型的訓練方法和明場虛擬染色圖像的生成方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115019130B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210646705.5，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權虛擬染色模型的訓練方法和明場虛擬染色圖像的生成方法是由步宏;李鳳玲;向旭輝;李麗;陳杰;趙林;包春娟設計研發完成，并于2022-06-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本虛擬染色模型的訓練方法和明場虛擬染色圖像的生成方法在說明書摘要公布了：本申請涉及一種虛擬染色模型的訓練方法和明場虛擬染色圖像的生成方法；虛擬染色模型的訓練方法包括：獲取訓練數據；進行第一配準，獲得第一訓練數據集；進行第二配準，獲得第二訓練數據集；采用卷積神經網絡模型搭建虛擬染色模型；將第一訓練數據集送入所述虛擬染色模型進行訓練；在所述虛擬染色模型的損失函數收斂后，使用第二訓練數據集對所述虛擬染色模型進行訓練。本申請提出的方法將由免疫熒光下或其他成像技術獲得的組織未染色切片的暗場圖像，通過圖像配準，結合傳統圖像處理、深度學習圖像生成，自動生成動態倍率、多尺度、多類型的明場虛擬染色圖像；該生成的圖像與真實的染色圖像區域一致，為病理醫生進行快速、準確的診斷提供支持。

本發明授權虛擬染色模型的訓練方法和明場虛擬染色圖像的生成方法在權利要求書中公布了：1.一種虛擬染色模型的訓練方法，其特征在于，包括： 獲取訓練數據；所述訓練數據包括一種暗場掃描圖像和與其對應的多種明場掃描圖像； 將暗場掃描圖像和對應的多種明場掃描圖像進行第一配準，獲得第一訓練數據集；將暗場掃描圖像和對應的多種明場掃描圖像進行第二配準，獲得第二訓練數據集；其中，所述第二配準的精度大于所述第一配準的精度； 采用卷積神經網絡模型搭建虛擬染色模型，包括：采用生成對抗卷積神經網絡模型搭建虛擬染色模型；配置模型的生成器，將生成器的輸出層配置為多個分支，每個分支對應一種明場圖像；配置模型的判別器，判別器的輸入層和輸出層的分支數量與生成器的輸出層分支數量相同； 將第一訓練數據集送入所述虛擬染色模型進行訓練，包括：將暗場掃描圖像歸一化之后送入生成器，經過卷積池化和非線性層后輸出生成的圖像，輸出層每個分支對應一個明場掃描圖像；判別器對輸出結果進行二分類，輸出層的多個分支分別輸出多個明場掃描圖像的二分類結果；其中，采用第一訓練數據集進行訓練的過程中，目標函數為： LGANG,DY,X,Y＝Ey-Pdatay[logDy]+Ex-Pdatax[log1-DYGx]； 其中，模型映射關系G表示X轉換到Y的生成器，即Gx＝y；X表示暗場掃描圖像的圖像域，Y表示模型生成的明場虛擬染色圖像的圖像域；DY為判別器；x為暗場掃描圖像，y為模型生成的明場虛擬染色圖像；x-Pdatax和y-Pdatay表示數據的分布；E為數學期望； 在所述虛擬染色模型的損失函數收斂后，使用第二訓練數據集對所述虛擬染色模型進行訓練； 其中，虛擬染色模型的循環一致性損失定義為： LcycF,G,X,Y＝Ex-Pdatax[||FGx-x||] +Ex-Pdatax[log1-DYGx]； 其中，模型映射關系F表示Y轉換到X的生成器，即Fy＝x； 采用第二訓練數據集進行訓練的過程中，目標函數為： LcGANG,D＝Ex,y[logDx,y]+Ex,z[log1-Dx,Gx,z]； LL1G＝Ex,y,z[||y-Gx,z||1]。

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