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龙图腾网获悉南宁市基诺生物技术有限公司申请的专利基于人工智能的蛋白芯片检测分析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：CN118735860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202410726384.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于人工智能的蛋白芯片检测分析方法及系统是由廖覃敏;吴华德;廖艳芳设计研发完成，并于2024-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的蛋白芯片检测分析方法及系统在说明书摘要公布了：本公开涉及一种基于人工智能的蛋白芯片检测分析方法及系统，方法包括：获取蛋白芯片扫描仪扫描目标蛋白芯片得到的扫描图像，所述目标蛋白芯片是加载了蛋白质溶液的蛋白芯片，所述蛋白质溶液是对待检测生物样品处理并用荧光染料标记蛋白质后得到的；将所述扫描图像输入预先训练好的检测模型，以得到蛋白质标志物检测数据；其中所述检测模型是基于多个样本扫描图像对机器学习模型进行训练得到的，所述多个样本扫描图像包括所述蛋白芯片扫描仪获取的多个历史蛋白芯片的扫描图像，所述历史蛋白芯片和所述目标蛋白芯片是用于检测同一种疾病的蛋白芯片；基于所述蛋白质标志物检测数据确定病变结果。

本发明授权基于人工智能的蛋白芯片检测分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的蛋白芯片检测分析方法，其特征在于，包括： 获取蛋白芯片扫描仪扫描目标蛋白芯片得到的扫描图像，所述目标蛋白芯片是加载了蛋白质溶液的蛋白芯片，所述蛋白质溶液是对待检测生物样品处理并用荧光染料标记蛋白质后得到的； 将所述扫描图像输入预先训练好的检测模型，以得到蛋白质标志物检测数据；其中，所述检测模型是基于多个样本扫描图像对机器学习模型进行训练得到的，所述多个样本扫描图像包括所述蛋白芯片扫描仪获取的多个历史蛋白芯片的扫描图像，所述历史蛋白芯片和所述目标蛋白芯片是用于检测同一种疾病的蛋白芯片； 基于所述蛋白质标志物检测数据确定病变结果； 其中，所述机器学习模型至少包括目标卷积神经网络模型，所述检测模型的训练过程包括： 将样本扫描图像以及对应的标签数据输入所述目标卷积神经网络模型进行迭代训练，直至损失函数的损失值小于或等于预设阈值结束训练以得到检测模型；其中，所述目标卷积神经网络模型包括第一网络层以及第二网络层，所述第一网络层用于提取样本扫描图像的第一特征信息，所述第二网络层用于提取样本扫描图像的第二特征信息，所述第二特征信息与第一特征信息不同；所述损失函数包括第一损失函数与第二损失函数，所述第一损失函数表征所述目标卷积神经网络模型的输出数据与所述标签数据之间的差异，所述第二损失函数表征所述第二网络层的输出与所述第一网络层的输出之间的差异。

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