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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利基于多波长衍射神经网络预测病理图像的分类方法及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：CN121616901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610140497.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多波长衍射神经网络预测病理图像的分类方法及系统是由汤晓丽;王同标;牛乐言;邓立彬;王帆;郭波设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多波长衍射神经网络预测病理图像的分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多波长衍射神经网络预测病理图像的分类方法及系统，涉及光学与人工智能交叉技术领域。方法步骤为：对RGB三通道数字图像分离为三通道灰度图；将三通道灰度图分别输入空间光调制器，生成具有对应波长且携带像素级相位信息的激光；将红通道激光、绿通道激光和蓝通道激光分别入射独立对应的多波长衍射神经网络中进行计算；最终利用光学融合三通道信息输出分类结果。本发明避免了传统同轴合束方式的通道串扰问题，充分利用光学信息，基于光学特性提高了分类任务处理速度，降低推理延迟，适用于术中快速诊断、高通量病理筛查、自动驾驶高速推理、生产快速分拣等场景，具有并行性强、精度高、可解释性好、零电子功耗推理等优点。

本发明授权基于多波长衍射神经网络预测病理图像的分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多波长衍射神经网络预测病理图像的分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，获取RGB三通道数字图像，对RGB三通道数字图像进行预处理，得到预处理后的红通道灰度图、绿通道灰度图和蓝通道灰度图； 所述预处理包括：将RGB三通道数字图像统一缩放至预设尺寸；将缩放后的图像分离为红通道灰度图、绿通道灰度图和蓝通道灰度图，并对红通道灰度图、绿通道灰度图和蓝通道灰度图的灰度值进行线性归一化至预设范围，并进行伽马校正； 步骤S2，将预处理后的红通道灰度图、绿通道灰度图和蓝通道灰度图分别输入空间光调制器生成红通道激光、绿通道激光和蓝通道激光； 步骤S3，将红通道激光、绿通道激光和蓝通道激光分别入射对应的多波长衍射神经网络中进行并行光学计算，得到输出光场； 所述多波长衍射神经网络由纳米硅柱-透镜-二维可调控透光薄膜组成，其中，所述纳米硅柱用于实现入射光波的相位调制，所述二维可调控透光薄膜用于实现光学非线性激活； 所述纳米硅柱以中心等距规则排列在透镜上，每个纳米硅柱接收空间光调制器中一个像素的激光输出，通过调整纳米硅柱直径，入射光波实现0-2π的连续透射相位位移，公式如下： ； 其中，为横坐标为i、纵坐标为j的纳米硅柱的透射相位，为入射光波长，为硅与空气的折射率差，为纳米硅柱的固定高度，为纳米硅柱直径与相位映射函数； 纳米硅柱对入射光场的调制遵循复振幅透射规则，得到纳米硅柱的输出光场，公式如下： ； 其中，为纳米硅柱的输出光场，为纳米硅柱的复透射系数，，为纳米硅柱的振幅透过率，为虚数单位； 所述二维可调控透光薄膜基于可饱和吸收特性，对纳米硅柱的输出光场进行非线性调制，得到二维可调控透光薄膜的光强，公式如下： ； 其中，为二维可调控透光薄膜的光强； 二维可调控透光薄膜的透过率随光强变化，公式如下： ； 其中，为二维可调控透光薄膜的透过率、为非饱和透过率，为饱和透过率，为饱和光强； 激光经过纳米硅柱-透镜-二维可调控透光薄膜的输出光场，公式如下： ； 其中，为激光经过纳米硅柱-透镜-二维可调控透光薄膜的输出光场； 步骤S4，在多波长衍射神经网络的出射面，分别通过图像传感器接收输出光场，并将输出光场转换为对应的电信号； 步骤S5，将红通道、绿通道和蓝通道的电信号所表征的空间特征图分别转换为一维特征向量；采用动态权重平衡策略对红通道、绿通道和蓝通道的三个一维特征向量进行加权融合，最终输出分类结果；具体步骤为； 为红通道、绿通道和蓝通道的特征向量分别计算一个动态权重系数；所述动态权重系数通过可学习的通道重要性分数的归一化指数函数获得，且所有通道的动态权重系数之和为1； 将红通道、绿通道和蓝通道的特征向量分别与其对应的动态权重系数进行加权求和，得到融合特征； 将融合特征输入一个分类器得到对应各个类别的原始得分； 对各个类别的原始得分进行归一化处理，得到各个类别的概率分布，并以概率最高的类别作为最终分类结果输出。

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