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龍圖騰網(wǎng)獲悉蘇州工學(xué)院申請的專利一種基于AI與電化學(xué)發(fā)光的單分子檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120496687B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09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?zhí)?專利號為：202510984610.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16C20/70；該發(fā)明授權(quán)一種基于AI與電化學(xué)發(fā)光的單分子檢測方法是由沈駿宇;唐浩文;王濤設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于AI與電化學(xué)發(fā)光的單分子檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及電化學(xué)發(fā)光檢測應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于AI與電化學(xué)發(fā)光的單分子檢測方法，該方法包括:采集樣本的電化學(xué)發(fā)光信號數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)集，接收實時信號構(gòu)建矩陣；處理信號數(shù)據(jù)矩陣，結(jié)合數(shù)據(jù)集提取特征，根據(jù)信號強度梯度和檢測路徑信息預(yù)測單分子分布，通過AI模型輸出時空分布特征并更新數(shù)據(jù)集；依據(jù)分布特征動態(tài)調(diào)整檢測參數(shù)，如傳感器靈敏度、光源強度、采樣頻率等。該方法通過AI與電化學(xué)發(fā)光結(jié)合，實現(xiàn)對單分子檢測特征的確定和檢測參數(shù)的動態(tài)調(diào)整，提高單分子檢測的準(zhǔn)確性和效率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于AI與電化學(xué)發(fā)光的單分子檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于AI與電化學(xué)發(fā)光的單分子檢測方法，應(yīng)用于生物檢測系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括部署在檢測區(qū)域的多個電化學(xué)發(fā)光傳感器和連接所述電化學(xué)發(fā)光傳感器的AI處理單元，相鄰兩個電化學(xué)發(fā)光傳感器相距設(shè)定距離，其特征在于，所述方法包括：通過所述電化學(xué)發(fā)光傳感器采集區(qū)域內(nèi)樣本的電化學(xué)發(fā)光信號數(shù)據(jù)，生成信號數(shù)據(jù)集；通過所述AI處理單元接收多個電化學(xué)發(fā)光傳感器的實時信號數(shù)據(jù)，構(gòu)建信號數(shù)據(jù)矩陣；根據(jù)所述信號數(shù)據(jù)集和每個電化學(xué)發(fā)光傳感器的實時數(shù)據(jù)，確定單分子檢測的特征，其中，確定單分子檢測的特征包括：對信號數(shù)據(jù)矩陣進行處理，結(jié)合信號數(shù)據(jù)集進行特征提取，并根據(jù)信號強度梯度和檢測路徑信息進行單分子分布預(yù)測，通過AI模型輸出單分子檢測的時空分布特征，根據(jù)所述時空分布特征更新所述信號數(shù)據(jù)集；根據(jù)所述分布特征，對檢測參數(shù)進行動態(tài)調(diào)整； 所述確定單分子檢測的特征，包括：對所述信號數(shù)據(jù)矩陣進行處理，提取信號強度分布、噪聲干擾特征和單分子趨勢；根據(jù)所述信號強度分布和噪聲干擾特征對信號數(shù)據(jù)矩陣進行信號強度建模，將檢測區(qū)域劃分為多個子區(qū)域并標(biāo)記區(qū)域標(biāo)識，根據(jù)子區(qū)域的信號強度與信號數(shù)據(jù)集進行關(guān)聯(lián)匹配，在信號數(shù)據(jù)集中標(biāo)記區(qū)域標(biāo)識；根據(jù)電化學(xué)發(fā)光傳感器位置計算信號強度梯度，根據(jù)所述信號強度梯度和所述單分子趨勢對單分子檢測的分布進行預(yù)測，計算每個子區(qū)域的單分子預(yù)測信息；構(gòu)建AI模型，將所述單分子預(yù)測信息作為所述AI模型的輸入?yún)?shù)，通過所述AI模型對所述單分子預(yù)測信息進行空間關(guān)聯(lián)建模，輸出單分子檢測的時空分布特征；根據(jù)所述時空分布特征更新信號數(shù)據(jù)集，獲取單分子檢測的分布特征； 所述對所述信號數(shù)據(jù)矩陣進行處理，包括：將信號數(shù)據(jù)矩陣標(biāo)準(zhǔn)化處理，通過滑動窗口截取矩陣中的信號熱點區(qū)域，對所述熱點區(qū)域進行背景噪聲過濾，并通過特征分解算法計算單分子趨勢；計算信號數(shù)據(jù)矩陣的空間相關(guān)性特征，根據(jù)所述空間相關(guān)性特征計算區(qū)域間的干擾強度、信號穩(wěn)定性系數(shù)和檢測盲區(qū)指數(shù)，構(gòu)建特征融合網(wǎng)絡(luò)，通過所述特征融合網(wǎng)絡(luò)計算噪聲干擾特征；提取每個電化學(xué)發(fā)光傳感器采集的時域特征和頻域特征，根據(jù)時域特征與頻域特征的相位差計算傳感器的信號特征向量，根據(jù)所述信號特征向量對不同位置的電化學(xué)發(fā)光傳感器進行特征匹配，計算單分子趨勢。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人蘇州工學(xué)院，其通訊地址為：215506 江蘇省蘇州市常熟市南三環(huán)路99號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。