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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于深度学习的空间转录组分析方法、装置及可读介质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：CN116994245B 。

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：202310961931.7，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权基于深度学习的空间转录组分析方法、装置及可读介质是由王晓宇;杨朝勇;伍炤润;钟智星设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的空间转录组分析方法、装置及可读介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的空间转录组分析方法、装置及可读介质，通过构建实例分割神经网络并训练，得到细胞核分割模型，实例分割神经网络包括层次变换编码器和全连接解码器，细胞核图像输入细胞核分割模型，得到细胞核分割结果，并确定细胞的位置信息；获取由空间转录组学生成的核糖核酸分子的坐标，根据细胞核分割结果和核糖核酸分子的坐标将每个核糖核酸分子分配给与其距离最短的细胞，并形成单细胞表达矩阵；根据单细胞表达矩阵对细胞进行细胞类型注释，得到细胞类型，根据细胞类型和细胞的位置信息识别得到解剖区域；采用点云技术进行三维可视化，重建组织或器官表面轮廓，该方法能够快速且准确的进行细胞分割。

本发明授权基于深度学习的空间转录组分析方法、装置及可读介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的空间转录组分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取若干张连续的细胞核图像； 构建实例分割神经网络并训练，得到细胞核分割模型，所述实例分割神经网络包括层次变换编码器和全连接解码器，所述层次变换编码器包括依次连接的第一编码器块、第二编码器块、第三编码器块和第四编码器块，所述第一编码器块、第二编码器块、第三编码器块和第四编码器块均包括有效自注意力层、混合前馈网络层和重叠图像块合并层，所述细胞核图像中每个图像块输入所述有效自注意力层，提取判别特征，所述判别特征输入所述混合前馈网络层，注入局部信息，得到合成图像块，所述混合前馈网络层包括依次连接的第四全连接层、3×3的卷积层、GELU激活函数层和第五全连接层，所述判别特征输入所述第四全连接层，并依次经过3×3的卷积层、GELU激活函数层和第五全连接层，得到局部特征，所述局部特征与所述判别特征相加，得到所述合成图像块；所述合成图像块输入重叠图像块合并层中进行合并，得到层级特征，所述重叠图像块合并层中分别定义相邻两个所述合成图像块之间的步长S和填充大小P，根据所述步长S和填充大小P将若干个所述合成图像块进行重叠合并，得到层级特征；所述第一编码器块、第二编码器块、第三编码器块和第四编码器块分别对应的四个层级特征输入所述全连接解码器，得到细胞核分割结果，并确定细胞的位置信息； 获取由空间转录组学生成的核糖核酸分子的坐标，将所述细胞核图像输入所述细胞核分割模型，得到细胞核分割结果，根据所述细胞核分割结果和所述核糖核酸分子的坐标将每个核糖核酸分子分配给与其距离最短的细胞，并形成单细胞表达矩阵； 根据所述单细胞表达矩阵对细胞进行细胞类型注释，得到细胞类型，根据细胞类型和细胞的位置信息识别得到解剖区域； 根据所述细胞的位置信息对若干张细胞核图像进行对齐，得到对齐后的细胞核图像，基于所述对齐后的细胞核图像采用点云技术进行三维可视化，重建组织或器官表面轮廓。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门大学，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明南路422号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。