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龙图腾网获悉江苏微控生物科技有限公司申请的专利一种病理图像成像质量评估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：CN119048446B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411087165.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种病理图像成像质量评估方法是由尹卫卫;冯晶;郑忠伟设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种病理图像成像质量评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种病理图像成像质量评估方法，属于医学影像质量控制领域，利用采集的光学显微镜在多个离焦平面拍摄到的病理图像，构建病理图像离焦数据集；对离焦病理图像数据集进行预处理；建立基于频域特征的病理图像质量评估网络；利用组合损失函数，优化训练得到优化后基于频域特征的病理图像质量评估深度神经网络模型；利用优化后的病理图像质量评估网络，输出病理图像质量等级。本发明采用端到端深度学习模型，提出了频率卷积模块，提取了病理图像的频率特征，提高了病理图像质量评估的性能，鲁棒性好且适应性强。

本发明授权一种病理图像成像质量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种病理图像成像质量评估方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建病理图像数据集；S2、对病理图像数据集进行预处理；S3、构建基于频域特征的病理图像成像质量评估深度神经网络模型；S4、通过预处理后的病理图像数据集对所构建的深度神经网络模型进行训练和优化；S5、将待判定的病理图像输入优化后的病理图像成像质量评估深度神经网络模型，得到病理图像的成像质量评估等级；所述S4中深度神经网络模型训练和优化方法如下：将训练集的训练样本对输入深度神经网络模型，深度神经网络模型的主干网络对病理图像和病理图像进行特征提取，深度神经网络模型的蒸馏网络以其中一张病理图像作为输入，并进行特征提取，融合主干网络提取的中间层特征后，生成另一离焦距离的图像，以此来模拟散焦图像的生成过程；再通过建立输入的另一副图像与生成图像的损失函数来优化深度神经网络模型参数；优化深度神经网络模型参数方法如下：通过概率分布损失函数和蒸馏损失函数构建组合损失函数，其中，概率分布损失函数采用KL散度损失函数，蒸馏损失函数包括像素损失函数以及傅里叶损失函数，具体公式如下： 其中，分别为权值系数。

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