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          騰訊科技(深圳)有限公司楊帆獲國(guó)家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請(qǐng)的專利細(xì)胞類型預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練方法、細(xì)胞類型預(yù)測(cè)方法和裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN117037917B

          龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202211216020.3,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G16B40/20;該發(fā)明授權(quán)細(xì)胞類型預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練方法、細(xì)胞類型預(yù)測(cè)方法和裝置是由楊帆;王芳;姚建華設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-09-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

          細(xì)胞類型預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練方法、細(xì)胞類型預(yù)測(cè)方法和裝置在說明書摘要公布了:提供了一種細(xì)胞類型預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練方法、細(xì)胞類型預(yù)測(cè)方法和裝置,涉及人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。該模型訓(xùn)練方法包括:獲取臨床樣本組織的第一蛋白組數(shù)據(jù),以及多種細(xì)胞類型的單細(xì)胞的第二蛋白組數(shù)據(jù);將第一蛋白組數(shù)據(jù)輸入特征編碼器,得第一組織特征;將第二蛋白組數(shù)據(jù)輸入該特征編碼器,得到第一單細(xì)胞特征;對(duì)多種細(xì)胞類型對(duì)應(yīng)的第一單細(xì)胞特征進(jìn)行加權(quán)求和,得到第一加權(quán)特征;將該第一加權(quán)特征輸入預(yù)測(cè)器,得到所述多種細(xì)胞類型的細(xì)胞比例;根據(jù)第一組織特征、第一加權(quán)特征和細(xì)胞比例對(duì)預(yù)測(cè)器和特征編碼器進(jìn)行參數(shù)更新,得到細(xì)胞類型預(yù)測(cè)模型。本申請(qǐng)能夠根據(jù)單細(xì)胞蛋白組數(shù)據(jù)分析真實(shí)組織蛋白組數(shù)據(jù),從蛋白層面揭示腫瘤微環(huán)境。

          本發(fā)明授權(quán)細(xì)胞類型預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練方法、細(xì)胞類型預(yù)測(cè)方法和裝置在權(quán)利要求書中公布了:1.一種細(xì)胞類型預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練方法,其特征在于,包括: 獲取臨床樣本組織的第一蛋白組數(shù)據(jù),以及多種細(xì)胞類型的單細(xì)胞的第二蛋白組數(shù)據(jù); 將所述第一蛋白組數(shù)據(jù)輸入特征編碼器,得第一組織特征; 將所述多種細(xì)胞類型分別對(duì)應(yīng)的所述第二蛋白組數(shù)據(jù)輸入所述特征編碼器,得到所述多種細(xì)胞類型分別對(duì)應(yīng)的第一單細(xì)胞特征; 對(duì)所述多種細(xì)胞類型對(duì)應(yīng)的所述第一單細(xì)胞特征進(jìn)行加權(quán)求和,得到第一加權(quán)特征; 將所述第一加權(quán)特征輸入預(yù)測(cè)器,得到所述多種細(xì)胞類型的細(xì)胞比例; 根據(jù)所述第一組織特征、所述第一加權(quán)特征和所述細(xì)胞比例對(duì)所述預(yù)測(cè)器和所述特征編碼器進(jìn)行參數(shù)更新,得到細(xì)胞類型預(yù)測(cè)模型,其中,所述細(xì)胞類型預(yù)測(cè)模型包括所述特征編碼器和所述預(yù)測(cè)器。

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