武汉纺织大学周凡获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉纺织大学申请的专利一种基于深度学习的生物电阻抗癌症检测方法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：CN119969995B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510471279.X，技术领域涉及：A61B5/0536；该发明授权一种基于深度学习的生物电阻抗癌症检测方法是由周凡;曹家诚;蔡子恒;肖婧茹;付彦光;陆丹妮;姜子怡;何梓行;余锋;刘莉;姜明华设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的生物电阻抗癌症检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的生物电阻抗癌症检测方法，包括以下步骤：S1：利用电阻抗成像系统获取癌症组织良性样本和恶性样本的电信号数据，并与生理数据相结合；S2：利用矩阵分解模块对电信号进行全局特征提取；S3：将全局特征提取的结果与原始电信号数据一起作为新的输入，利用数据依赖关系进一步提取信号特征；S4：将提取的特征映射整合成最终的分类结果。本发明利用电阻抗成像系统获取癌症组织的电信号数据，通过矩阵分解模块进行全局特征提取，同时将全局特征提取的结果与原始电信号数据一起作为新的输入，利用数据依赖关系进一步提取信号特征，能够提高数据的利用率，进一步提升癌症检测的准确性和可靠性。
本发明授权一种基于深度学习的生物电阻抗癌症检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的生物电阻抗癌症检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：利用电阻抗成像系统获取癌症组织良性样本和恶性样本的电信号数据，并与生理数据相结合；所述电信号数据包括电学参数、电阻抗数据、频率响应数据； S2：利用矩阵分解模块对所述电信号进行全局特征提取； S3：将所述全局特征提取的结果与原始电信号数据一起作为新的输入，利用数据依赖关系进一步提取电信号特征； S4：将提取的特征映射整合成最终的分类结果； 将全局特征和原始电信号特征整合为统一的输入格式；特征拼接后，保留原始电信号的局部特性并增强时间序列中的全局关联信息；将时间位置信息融入到输入特征中，使模型能够识别输入序列中不同时间步的顺序；通过正弦函数和余弦函数使模型能够有效捕捉时间步间的远程依赖关系。
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