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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利一种电子显微镜体积数据重建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：CN118608715B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202410724532.3，技术领域涉及：G06T17/10；该发明授权一种电子显微镜体积数据重建方法是由肖立;于宏洋;黄守庚;熊亮;吴宏俊;金亮设计研发完成，并于2024-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电子显微镜体积数据重建方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种电子显微镜体积数据重建方法，该方法的网络架构包括生成器X和生成器Y、判别器X和判别器Y、分割器S和判别器E，以实现将体积数据X转换为体积数据fake‑Y；将体积数据Y转换第一体积数据fake‑X；之后将fake‑X和并输入判别器E对其进行真假判别，之后输入分割器S进行数据进行分割处理，得到第一分割图像数据，在经过判别器E对分割数据的来源进行判别，最后确定由fake‑X得到的分割数据重建为微观结构数据。

本发明授权一种电子显微镜体积数据重建方法在权利要求书中公布了：1.一种电子显微镜体积数据重建方法，其特征在于，所述方法包括：使用预训练的体素增强算法对原始体积Y进行预处理，得到第一体积数据fake-X；将体积数据X和所述第一体积数据fake-X作为预训练的第一分割器的输入，进行分割处理，并使用判别器E对分割后的数据进行判别处理，将由fake-X得到的数据重建为微观结构数据；其中，所述预训练的体素增强算法为改进的循环生成对抗网络算法，且所述改进的循环生成对抗网络算法的网络架构包括：生成器X，用于将所述体积数据X转换为体积数据fake-Y；生成器Y，用于将体积数据Y转换所述第一体积数据fake-X；判别器X和判别器Y，用于判别输入数据的真假；分割器S，用于对输入的数据进行分割处理，得到第一分割图像数据；判别器E，用于判别所述第一分割图像数据的来源；以及在训练所述生成器Y时的损失函数为：|GXGYY-Y|+DXGYY-12+DSSGYY-12在训练所述判别器E时的损失函数为：DSSGYY-02+DSSX-12其中，X表示所述体积数据X，Y表示所述原始体积Y，所述G表示生成器，D表示判别器，S表示分割器；并且，所述第一分割器使用nnU-Net网络作为模型的架构，使用3DU-Net作为特征提取的骨干网络；以及在训练时，使用基于均方差损失函数的改进算法，且在n个训练数据下产生的均方差损失MSE定义为： 其中，n表示n个训练数据xi，每个训练数据的真实输出为yi，模型对xi的预测值为在训练所述第一分割器时，使用图像分割最大化亲和学习损失函数MALIS，并结合所述基于均方差损失函数MSE，得到需要优化的损失函数为：Loss＝w1×MSE+w2×MALIS其中，w1表示所述MSE的权重值，w2表示所述MALIS的权重值。

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