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龙图腾网获悉北京智源人工智能研究院申请的专利基于生成对抗网络的冷冻电子显微镜断层扫描成像重建方法和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：CN120047561B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510088927.3，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于生成对抗网络的冷冻电子显微镜断层扫描成像重建方法和系统是由滕云飞;任宇轩;陈凯;陈熙;陈钊铭;叶启威设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络的冷冻电子显微镜断层扫描成像重建方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于生成对抗网络的冷冻电子显微镜断层扫描成像重建方法、系统和电子设备，该方法包括：初始化能量模型和生成模型，将所述能量模型和所述生成模型进行联合训练并迭代更新所述能量模型和所述生成模型的模型参数，当所述能量模型和所述生成模型收敛时，得到训练完成的生成模型；将电子显微镜断层扫描图像裁剪成多个重叠的子断层图像，基于训练后的生成模型生成多个细化图像，并将多个细化图像进行重新组合。本申请的方案提高了断层扫描成像重建质量。

本发明授权基于生成对抗网络的冷冻电子显微镜断层扫描成像重建方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的冷冻电子显微镜断层扫描成像重建方法，其特征在于，包括： 初始化能量模型和生成模型，将所述能量模型和所述生成模型进行联合训练并迭代更新所述能量模型和所述生成模型的模型参数，当所述能量模型和所述生成模型收敛时，得到训练完成的生成模型； 将电子显微镜断层扫描图像裁剪成多个重叠的子断层图像，基于训练后的生成模型生成多个细化图像，并将多个细化图像进行重新组合； 所述能量模型Eφ定义为： 其中，σ2、σ2g为噪声水平，∈、∈g为随机生成的噪声；N是一个高斯函数，I表示一个单位矩阵；代表期望，R表示预定义旋转集合中选择的旋转操作，代表R的集合；TM为断层扫描成像算子；表示函数的组合；x为原始样本数据；gθ表示生成模型；py为y的分布；p∈为∈的分布；E为能量运算；θ为生成模型的神经网络参数；φ为能量模型的神经网络参数； 所述将所述能量模型和所述生成模型进行联合训练并迭代更新所述能量模型和所述生成模型的模型参数，当所述能量模型和所述生成模型收敛时，得到训练完成的生成模型，进一步包括： 设 更新 更新η表示学习率，减少惩罚项λ，并将θ的值赋给θ’，直到收敛，并返回训练后的生成模型gθ。

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