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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于分层Transformer注意力特征融合的iPSCs集落多能性评估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：CN119672711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411817418.1，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权基于分层Transformer注意力特征融合的iPSCs集落多能性评估方法是由钟丽云;侯靖毓;万鉴辉;黄韬;张伟娜;邸江磊;秦玉文设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分层Transformer注意力特征融合的iPSCs集落多能性评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及iPSCs集落多能性评估技术领域，尤其涉及一种基于分层Transformer注意力特征融合的iPSCs集落多能性评估方法，包括以下步骤：采集iPSCs培养过程中的图像，建立干细胞多能性与细胞集落形貌的映射关系；构建iPSCs图像数据集，将图像中的每个像素对应多能性状态类别，并标记像素级；搭建基于Transformer注意力特征融合的评估模型，包括Gabor边缘特征增强模块、分层Transformer主干特征提取模块和注意力特征融合模块；所得特征层分别经上采样和归一化后进行融合，之后经解码后获得预测图像，即评估结果；以iPSCs图像数据集对模型进行训练；以训练所得的模型对iPSCs培养过程中的图像进行多能性评估。本发明的方法能够防止人为因素干扰，iPSCs集落多能性评估精准度高。

本发明授权基于分层Transformer注意力特征融合的iPSCs集落多能性评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分层Transformer注意力特征融合的iPSCs集落多能性评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 1采集iPSCs培养过程中的图像，建立干细胞多能性与细胞集落形貌的映射关系； 2构建iPSCs图像数据集，将图像中的每个像素对应多能性状态类别，并标记像素级； 3搭建基于Transformer注意力特征融合的评估模型： Gabor边缘特征增强模块，用于对iPSCs图像中的图像边缘进行检测并对边缘特征增强，输出特征层Fg； 分层Transformer主干特征提取模块具有四个Transformer主干特征提取层，依次输出特征层F1、F2、F3和F4； 特征层Fg通过下采样后与特征层F1合并为特征层FC，特征层FC通过一维卷积得到特征层FC1，特征层FC1与特征层F3通过注意力特征融合模块融合，输出特征层；其中，特征层F3和特征层F4为低分辨率特征层，特征层FC1和特征层F2为高分辨率特征层； 特征层F2和特征层F4进行通过注意力特征融合模块融合，输出特征层； 特征层、特征层、特征层F3和特征层F4先经过上采样，然后经过卷积层和MLP层后进行特征层相加，得到特征层Fa； 特征层Fa通过卷积层和上采样进行解码，输出预测图像，即评估结果； 4以iPSCs图像数据集对基于Transformer注意力特征融合的评估模型进行训练； 5以训练所得的基于Transformer注意力特征融合的评估模型对iPSCs培养过程中的图像进行多能性评估。

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