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龙图腾网获悉复旦大学;杭州涿溪脑与智能研究所申请的专利基于光流预测神经网络的荧光显微图像配准方法及装置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：CN120374681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510485796.2，技术领域涉及：G06T7/30；该发明授权基于光流预测神经网络的荧光显微图像配准方法及装置是由李子薇;罗宇鸿;鲍峰;张希雅设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光流预测神经网络的荧光显微图像配准方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于光流预测神经网络的荧光显微图像配准方法及装置，涉及荧光显微图像处理技术领域，包括数据集构建模块，用于构建包含荧光显微成像样本对的光流训练数据集；模型构建模块，用于构建基于光流预测模型的配准网络模型，对参考图像和待配准图像进行配准操作；设置模块，用于设置配准网络模型的超参数、损失函数和优化方法；训练模块，用于训练配准网络模型；处理模块，利用训练后的配准网络模型对测试图像数据进行配准，并评估配准效果。因此，基于光流预测神经网络的荧光显微图像配准方法及装置，能够准确地预测每个像素的位移量，提高非刚性运动配准的效果，同时提高模型的泛化能力，增强配准的稳定性和全局一致性。

本发明授权基于光流预测神经网络的荧光显微图像配准方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于光流预测神经网络的荧光显微图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤： s101、对真实显微图像中的运动模式进行建模，得到高斯混合光流模型，构建包含荧光显微成像样本对的光流训练数据集，并对光流训练数据集进行预处理操作； 其中，荧光显微成像样本对包括参考图像、光流场矩阵数据和待配准图像； s102、基于卷积神经网络和门控循环单元构建光流预测模型，通过卷积网络分别提取参考图像、待配准图像的特征图，再利用点积计算特征图之间每个元素的相关性，得到相应的四维相关矩阵，然后利用池化金字塔采样，获得不同尺度上的相关性信息，进而迭代更新光流场； 迭代更新过程中，通过卷积操作对当前预测光流场和相关性信息进行处理，并与背景信息进行拼接，再通过卷积门控循环单元和上采样过程，得到不同时刻的光流场增量，从而更新光流场预测结果； s103、设置光流预测模型的超参数、损失函数和优化方法，利用光流训练数据集对光流预测模型进行训练； s104、基于训练好的光流预测模型，获得预测的光流结果，并利用动态基准帧选择算法，将待配准图像和参考图像进行不同段配准操作； 动态基准帧选择算法包括两个阶段：第一阶段，将每帧图像按照与当前基准帧之间的光流幅值大小分为不同段，当前帧图像与当前基准帧之间光流幅值超过设定的阈值时划分为新的一段，否则划入当前段内；第二阶段，计算不同段的基准帧与第一段的基准帧之间的光流，并按照光流将每一段向第一段上进行全局配准； s105、利用测试图像数据，对基于光流预测模型的配准网络模型进行验证，并通过相关系数、脆度测量或平均终点误差评估配准效果。

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