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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于生物机制和频率注意力的H&E图像增强方法及系统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：CN121837059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610289726.4，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于生物机制和频率注意力的H&E图像增强方法及系统是由杨杰设计研发完成，并于2026-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生物机制和频率注意力的H&E图像增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于生物机制和频率注意力的H&E图像增强方法及系统，该方法首先获取虚拟染色数据集，对数据集包含的图像进行预处理，生成输入图像数据，同步对数据集进行划分。其次构建基于生物色调感知和频率分离注意力的H&E图像虚拟染色模型，对输入图像数据进行特征提取，得到虚拟染色后的H&E图像，完成增强。最后构建由对抗损失、循环一致性损失以及身份损失联合组成的复合损失函数，对H&E图像虚拟染色模型进行参数优化训练，并进行测试评估。本发明在保持组织结构信息的同时有效提升虚拟染色结果的颜色一致性与稳定性，在抑制背景伪影干扰的同时有效保持病理组织的细节特征。

本发明授权基于生物机制和频率注意力的H&E图像增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于生物机制和频率注意力的Hamp;E图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取虚拟染色数据集，对数据集包含的图像进行预处理，生成输入图像数据，同步对数据集进行划分，具体实现为：获取虚拟染色数据集，对数据集包含的IHC和Hamp;E图像进行预处理：对全视野图像执行组织区域提取操作，去除背景区域；随后在有效组织区域内对图像进行裁剪，得到相同大小图像块，并将数据集按比例划分为训练集和测试集； 步骤2：构建基于生物色调感知和频率分离注意力的Hamp;E图像虚拟染色模型，对输入图像数据进行特征提取，得到虚拟染色后的Hamp;E图像，完成增强，具体实现为，所述Hamp;E图像虚拟染色模型采用生成器与判别器协同对抗训练的方式构建，其中生成器用于实现IHC图像与Hamp;E图像之间的虚拟染色映射，判别器用于判别生成图像与真实染色图像的真实性，共同优化虚拟染色效果； 所述生成器采用编码器-残差连接-解码器的整体网络架构，其中编码器对预处理后的IHC和Hamp;E图像进行特征编码与表达学习，解码器在特征空间中重建目标染色域的图像表示，编码器与解码器之间通过残差连接进行特征信息传递； 在所述生成器中引入生物色调感知机制与频率分离注意力机制，对病理图像中的颜色信息与结构信息进行有针对性的建模与调控； 所述生物色调感知机制，利用引入生物色调感知的编码器对输入图像进行特征编码，得到编码特征，在特征提取阶段引入模拟抑制-易化感受野机制的颜色感知调制结构，增强颜色判别能力并保持组织结构一致性； 所述频率分离注意力机制，利用基于频率分离注意力机制的解码器对编码特征进行逐级重建，生成虚拟染色图像； 步骤3：构建由对抗损失、循环一致性损失以及身份损失联合组成的复合损失函数，对Hamp;E图像虚拟染色模型进行参数优化训练，并进行测试评估。

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