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申请/专利权人：南方医科大学
申请日：2024-01-31
公开（公告）日：2024-05-10
公开（公告）号：CN117671072B
主分类号：G06T11/00
分类号：G06T11/00;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/094
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.05.10#授权;2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开
摘要：本发明涉及一种基于条件扩散模型的细胞荧光图像生成方法、模型及应用，涉及生物信息技术领域。该模型包括包括尺寸优化模块、图像生成模块、学习模块和弱化模块；图像生成模块包括扩散模型、生成对抗网络。利用该模型能够生成不同亚细胞位置蛋白质定量表达的免疫荧光图像，并且能够同时评价保真性和多样性的指标。
主权项：1.一种基于条件扩散模型的模型，其特征在于，包括尺寸优化模块、图像生成模块、学习模块和弱化模块；所述图像生成模块包括扩散模型、生成对抗网络，所述生成对抗网络包括生成器、鉴别器，所述生成器用于输入前向蛋白图像，所述前向蛋白图像由蛋白图像经所述扩散模型的前向加噪过程、卷积层处理后得到，所述鉴别器用于输入真实图像和虚假图像、鉴别所述真实图像和所述虚假图像，所述虚假图像由所述生成器输出的虚假0步蛋白图像经所述扩散模型的逆向采样过程处理后得到；所述生成器包括编码器、解码器、自注意模块、小波变换嵌入模块；所述编码器包括若干常规残差块，所述解码器包括若干常规残差块，所述自注意模块设于所述编码器与所述解码器之间，所述小波变换嵌入模块包括小波变换下采样网络、若干频率瓶颈块，所述频率瓶颈块分别设于所述编码器的后端、所述解码器的前端，所述小波变换下采样网络包括若干小波变换下采样层，所述小波变换下采样层与所述编码器的常规残差块对应设置；所述蛋白图像由待处理蛋白图像通过所述尺寸优化模块优化得到，所述优化通过小波分解法实现；所述学习模块包括细胞结构编码网络，所述细胞结构编码网络包括频率瓶颈块、若干常规残差块，所述细胞结构编码网络的常规残差块与所述编码器的常规残差块对应设置，所述细胞结构编码网络的频率瓶颈块与所述编码器的频率瓶颈块对应设置；所述弱化模块包括偏标记框架，所述弱化模块用于输出弱化标记。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南方医科大学 基于条件扩散模型的细胞荧光图像生成方法、模型及应用
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