华中科技大学谭山获国家专利权
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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种结构光照明显微镜图像重建模型的构建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：CN119379908B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411458339.6，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种结构光照明显微镜图像重建模型的构建方法及装置是由谭山;刘涛;刘嘉浩;李栋设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种结构光照明显微镜图像重建模型的构建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结构光照明显微镜图像重建模型的构建方法及装置，属于图像处理技术领域。该方法包括：采集结构光照明显微镜的成对数据集；对数据集进行预处理，划分为训练集和测试集；构建结构光照明显微镜重建的深度神经网络模型，并将其部署为贝叶斯神经网络，深度神经网络模型输出重建超分辨图像分布的重建均值和重建标准差；对贝叶斯神经网络的参数的后验分布进行推断，得到多组参数集；训练后得到训练好的具有多组不同参数集的贝叶斯神经网络；将测试数据和每组参数输入训练好的贝叶斯神经网络中进行模型推理，得到对应的重建的超分辨图像，重建的数据不确定性，重建的模型不确定性。实现量化重建超分辨图像的不确定性。
本发明授权一种结构光照明显微镜图像重建模型的构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种结构光照明显微镜图像重建模型的构建方法，其特征在于，包括： S1、采集细胞在结构光照明显微镜的成对数据集，并划分为训练集和测试集；所述数据集D包括不同信噪比的原始图像以及真值图像； S2、构建结构光照明显微镜重建的深度神经网络模型，并将其部署为贝叶斯神经网络；所述深度神经网络模型输出重建超分辨图像分布的重建均值和重建标准差； S3、对贝叶斯神经网络的参数的后验分布进行推断，通过使用训练数据和预设损失函数对S2中贝叶斯神经网络的参数进行训练，得到多组不同的参数集； S4、将测试数据输入训练好的贝叶斯神经网络中进行模型推理，得到多组重建的超分辨图像分布的重建均值和重建标准差；计算多个重建均值的均值作为重建的超分辨图像，计算多个重建标准差的均值作为重建的数据不确定性，计算多个重建均值的标准差作为重建的模型不确定性。
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