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龙图腾网获悉深圳技术大学申请的专利一种基于去噪扩散概率模型的自监督染色标准化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：CN119515773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202411395800.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于去噪扩散概率模型的自监督染色标准化方法是由刘少军;杨淮水设计研发完成，并于2024-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于去噪扩散概率模型的自监督染色标准化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于去噪扩散概率模型的自监督染色标准化方法，该方法主要用于解决计算机辅助系统对组织病理图像进行分析中存在的鲁棒性和泛化性低，以及当前染色标准化算法存在的信息丢失和染色错误等问题。与现有技术相比，本发明通过去噪扩散概率模型和自监督的训练方法，实现了多种染色风格组织病理学图像的染色标准化，保留了细胞形态学结构，提高了计算机辅助系统在分类和分割等下游任务中疾病诊断的准确性，有利于临床实践和推进医学研究。

本发明授权一种基于去噪扩散概率模型的自监督染色标准化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于去噪扩散概率模型的自监督染色标准化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取不同染色组织病理图像，并划分目标染色数据集和其它染色数据集； 对获取到的其它染色数据集进行预处理，将提取到的染色向量整合成染色矩阵数据库，包括：对数据集1中的每个组织病理图像，将图像的RGB彩色空间映射为LAB颜色空间，在亮度通道上对图像进行阈值截断，获得组织区域像素掩码；将图像的RGB彩色空间映射为光密度空间，对光密度图像进行乘以组织区域像素掩码，去除几乎没有染色的区域，以突出感兴趣的染色范围；对经过截断的图像展平为向量，然后使用奇异值分解得到两个垂直的染色矩阵，数据集1中每个图像的染色矩阵组成染色矩阵数据库； 设计自监督染色标准化训练策略，利用染色矩阵数据库中的染色向量对目标染色数据集进行染色增强预处理，包括：从染色矩阵数据库中随机选择一个染色矩阵；对于随机选择的染色矩阵，添加扰动；对于扰动后的染色矩阵，在染色矩阵数据库中使用K近邻算法在染色矩阵数据库中搜索在欧式距离0.1以内的样本，确保搜索到的邻居数量大于5，否则返回染色矩阵数据库中重新选择染色矩阵进行增强；对于输入图像，计算其染色矩阵；将输入图像的染色矩阵校正为扰动后的染色矩阵，得到染色增强图像；将染色增强图像添加高斯模糊，得到最终染色增强预处理后的图像； 构建基于去噪扩散概率模型的染色标准化模型，并利用预处理后的数据集对去噪扩散概率模型进行自监督训练，包括：构建前向加噪过程，将图像经过参数化的马尔可夫链逐步添加噪声，直到其分布接近标准高斯分布；构建用于预测噪声的UNet网络，该网络接收带噪声图像、待标准化图像和当前时刻t的输入，输出当前状态下预测的噪声；构建后向去噪过程，通过预测的随机噪声和带噪声的图像，经过反向推理得到下一时刻带噪声的图像，直到完全去除噪声得到染色标准化后的图像； 判断训练是否达到预期效果，如是，在训练后的模型上采用重新归一化采样策略对组织病理图像进行采样，得到染色标准化结果；否则，重新调整自监督染色标准化训练策略，使用调整后的策略重新训练模型，直至达到满意的标准化效果。

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